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   ]
  },
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   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "SessionNotCreatedException",
     "evalue": "Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 88\nCurrent browser version is 91.0.4472.77 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-1-096d1576dc2c>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m      2\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m \u001b[1;31m# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 4\u001b[1;33m \u001b[0mwd\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mwebdriver\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mChrome\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34mr'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m      5\u001b[0m \u001b[1;31m# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      6\u001b[0m \u001b[0mwd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'https://www.baidu.com'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\chrome\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, executable_path, port, options, service_args, desired_capabilities, service_log_path, chrome_options, keep_alive)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     79\u001b[0m                     \u001b[0mremote_server_addr\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice_url\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     80\u001b[0m                     keep_alive=keep_alive),\n\u001b[1;32m---> 81\u001b[1;33m                 desired_capabilities=desired_capabilities)\n\u001b[0m\u001b[0;32m     82\u001b[0m         \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mException\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     83\u001b[0m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquit\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, command_executor, desired_capabilities, browser_profile, proxy, keep_alive, file_detector, options)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    155\u001b[0m             warnings.warn(\"Please use FirefoxOptions to set browser profile\",\n\u001b[0;32m    156\u001b[0m                           DeprecationWarning, stacklevel=2)\n\u001b[1;32m--> 157\u001b[1;33m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstart_session\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mcapabilities\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mbrowser_profile\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    158\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_switch_to\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mSwitchTo\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    159\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_mobile\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mMobile\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstart_session\u001b[1;34m(self, capabilities, browser_profile)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    250\u001b[0m         parameters = {\"capabilities\": w3c_caps,\n\u001b[0;32m    251\u001b[0m                       \"desiredCapabilities\": capabilities}\n\u001b[1;32m--> 252\u001b[1;33m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mCommand\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mNEW_SESSION\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparameters\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    253\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[1;34m'sessionId'\u001b[0m \u001b[1;32mnot\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    254\u001b[0m             \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'value'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mexecute\u001b[1;34m(self, driver_command, params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    319\u001b[0m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcommand_executor\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mdriver_command\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparams\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    320\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 321\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0merror_handler\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcheck_response\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    322\u001b[0m             response['value'] = self._unwrap_value(\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 response.get('value', None))\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\errorhandler.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_response\u001b[1;34m(self, response)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    240\u001b[0m                 \u001b[0malert_text\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'alert'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'text'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    241\u001b[0m             \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0malert_text\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 242\u001b[1;33m         \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    243\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    244\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_value_or_default\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mdefault\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 88\nCurrent browser version is 91.0.4472.77 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('https://www.baidu.com')\n",
    "elements = wd.find_element_by_id('s_lg_img')\n",
    "print(elements)\n",
    "print(wd.page_source)#打印网页源代码"
   ]
  },
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   "execution_count": 35,
   "metadata": {
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   },
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    "from bs4 import BeautifulSoup\n",
    "html=wd.page_source"
   ]
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      "www.baidu.com/img/dong_528d34b686d4889666f77c62b9a65857.gif\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "bs = BeautifulSoup(html, \"html.parser\")\n",
    "title = bs.find('div', id='lg').img\n",
    "print(title.get(\"src\")[2:])"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['__class__',\n",
       " '__delattr__',\n",
       " '__dict__',\n",
       " '__dir__',\n",
       " '__doc__',\n",
       " '__enter__',\n",
       " '__eq__',\n",
       " '__exit__',\n",
       " '__format__',\n",
       " '__ge__',\n",
       " '__getattribute__',\n",
       " '__gt__',\n",
       " '__hash__',\n",
       " '__init__',\n",
       " '__init_subclass__',\n",
       " '__le__',\n",
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       " '__reduce_ex__',\n",
       " '__repr__',\n",
       " '__setattr__',\n",
       " '__sizeof__',\n",
       " '__str__',\n",
       " '__subclasshook__',\n",
       " '__weakref__',\n",
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       " '_is_remote',\n",
       " '_mobile',\n",
       " '_switch_to',\n",
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       " 'create_web_element',\n",
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       " 'delete_all_cookies',\n",
       " 'delete_cookie',\n",
       " 'desired_capabilities',\n",
       " 'error_handler',\n",
       " 'execute',\n",
       " 'execute_async_script',\n",
       " 'execute_cdp_cmd',\n",
       " 'execute_script',\n",
       " 'file_detector',\n",
       " 'file_detector_context',\n",
       " 'find_element',\n",
       " 'find_element_by_class_name',\n",
       " 'find_element_by_css_selector',\n",
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       " 'get',\n",
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       " 'implicitly_wait',\n",
       " 'launch_app',\n",
       " 'log_types',\n",
       " 'maximize_window',\n",
       " 'minimize_window',\n",
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       " 'name',\n",
       " 'orientation',\n",
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       " 'quit',\n",
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       " 'service',\n",
       " 'session_id',\n",
       " 'set_network_conditions',\n",
       " 'set_page_load_timeout',\n",
       " 'set_script_timeout',\n",
       " 'set_window_position',\n",
       " 'set_window_rect',\n",
       " 'set_window_size',\n",
       " 'start_client',\n",
       " 'start_session',\n",
       " 'stop_client',\n",
       " 'switch_to',\n",
       " 'switch_to_active_element',\n",
       " 'switch_to_alert',\n",
       " 'switch_to_default_content',\n",
       " 'switch_to_frame',\n",
       " 'switch_to_window',\n",
       " 'title',\n",
       " 'w3c',\n",
       " 'window_handles']"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dir(wd)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "TypeError",
     "evalue": "click() takes 1 positional argument but 2 were given",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-8-ceb960f3656a>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     14\u001b[0m \u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0msend_keys\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'白月黑羽\\n'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     15\u001b[0m \u001b[0melement\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mwd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfind_element_by_id\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'su'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 16\u001b[1;33m \u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mclick\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'木要白月黑羽'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m: click() takes 1 positional argument but 2 were given"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('https://www.baidu.com')\n",
    "\n",
    "# 根据id选择元素，返回的就是该元素对应的WebElement对象\n",
    "element = wd.find_element_by_id('kw')\n",
    "\n",
    "# # 通过该 WebElement对象，就可以对页面元素进行操作了\n",
    "# # 比如输入字符串到 这个 输入框里\n",
    "element.send_keys('白月黑羽\\n')\n",
    "element = wd.find_element_by_id('su')\n",
    "element.click('木要白月黑羽')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "# 创建 WebDriver 实例对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "# WebDriver 实例对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('http://f.python3.vip/webauto/sample1.html')\n",
    "\n",
    "# 根据 class name 选择元素，返回的是 一个列表\n",
    "# 里面 都是class 属性值为 animal的元素对应的 WebElement对象\n",
    "elements = wd.find_elements_by_class_name('animal')\n",
    "\n",
    "# 取出列表中的每个 WebElement对象，打印出其text属性的值\n",
    "# text属性就是该 WebElement对象对应的元素在网页中的文本内容\n",
    "for element in elements:\n",
    "    print(element.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "土豆\n",
      "洋葱\n",
      "白菜\n",
      "狮子\n",
      "老虎\n",
      "山羊\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层21\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层21\n",
      "内层21\n",
      "版权 发布日期：2018-03-03\n",
      "备案号 苏ICP备88885574号\n",
      "版权 发布日期：2018-03-03\n",
      "备案号 苏ICP备88885574号\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "wd.get('http://f.python3.vip/webauto/sample1.html')\n",
    "\n",
    "# 根据 tag name 选择元素，返回的是 一个列表\n",
    "# 里面 都是 tag 名为 div 的元素对应的 WebElement对象\n",
    "elements = wd.find_elements_by_tag_name('div')\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 取出列表中的每个 WebElement对象，打印出其text属性的值\n",
    "# text属性就是该 WebElement对象对应的元素在网页中的文本内容\n",
    "for element in elements:\n",
    "    print(element.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层21\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "wd.get('http://f.python3.vip/webauto/sample1.html')\n",
    "\n",
    "element = wd.find_element_by_id('container')\n",
    "\n",
    "# 限制 选择元素的范围是 id 为 container 元素的内部。\n",
    "spans = element.find_elements_by_tag_name('span')\n",
    "for span in spans:\n",
    "    print(span.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NoSuchElementException",
     "evalue": "Message: no such element: Unable to locate element: {\"method\":\"css selector\",\"selector\":\"[id=\"1\"]\"}\n  (Session info: chrome=76.0.3809.87)\n",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mNoSuchElementException\u001b[0m                    Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-3-a0b70e64a237>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     10\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     11\u001b[0m \u001b[1;31m# id 为 1 的元素 就是第一个搜索结果\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 12\u001b[1;33m \u001b[0melement\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mwd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfind_element_by_id\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'1'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     13\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     14\u001b[0m \u001b[1;31m# 打印出 第一个搜索结果的文本字符串\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfind_element_by_id\u001b[1;34m(self, id_)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    358\u001b[0m             \u001b[0melement\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mdriver\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfind_element_by_id\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'foo'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    359\u001b[0m         \"\"\"\n\u001b[1;32m--> 360\u001b[1;33m         \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfind_element\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mby\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mBy\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mID\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mid_\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    361\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    362\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mfind_elements_by_id\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mid_\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfind_element\u001b[1;34m(self, by, value)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    976\u001b[0m         return self.execute(Command.FIND_ELEMENT, {\n\u001b[0;32m    977\u001b[0m             \u001b[1;34m'using'\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m \u001b[0mby\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 978\u001b[1;33m             'value': value})['value']\n\u001b[0m\u001b[0;32m    979\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    980\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mfind_elements\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mby\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mBy\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mID\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;32mNone\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mexecute\u001b[1;34m(self, driver_command, params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    319\u001b[0m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcommand_executor\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mdriver_command\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparams\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    320\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 321\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0merror_handler\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcheck_response\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    322\u001b[0m             response['value'] = self._unwrap_value(\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 response.get('value', None))\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\errorhandler.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_response\u001b[1;34m(self, response)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    240\u001b[0m                 \u001b[0malert_text\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'alert'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'text'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    241\u001b[0m             \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0malert_text\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 242\u001b[1;33m         \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    243\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    244\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_value_or_default\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mdefault\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mNoSuchElementException\u001b[0m: Message: no such element: Unable to locate element: {\"method\":\"css selector\",\"selector\":\"[id=\"1\"]\"}\n  (Session info: chrome=76.0.3809.87)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "wd.get('https://www.baidu.com')\n",
    "\n",
    "element = wd.find_element_by_id('kw')\n",
    "\n",
    "element.send_keys('白月黑羽\\n')\n",
    "\n",
    "# id 为 1 的元素 就是第一个搜索结果\n",
    "element = wd.find_element_by_id('1')\n",
    "\n",
    "# 打印出 第一个搜索结果的文本字符串\n",
    "print (element.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('https://www.baidu.com')\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "当前人气排名第5名 详情\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "\n",
    "#browser = webdriver.Chrome()\n",
    "browser = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "mainUrl = \"http://guba.eastmoney.com/list,{}.html\".format(\"300059\")\n",
    "browser.get(mainUrl)\n",
    "#print(f\"browser text = {browser.page_source}\")\n",
    "# browser.quit()\n",
    "element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')\n",
    "print(element.text)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "当前人气排名第4名 详情\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(element.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "20201019到20201108一共15天\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "OSError",
     "evalue": "Initializing from file failed",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mOSError\u001b[0m                                   Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-31-001c1d8c3db3>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m    729\u001b[0m \"\"\"      \n\u001b[0;32m    730\u001b[0m \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mtime_zhou6\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m-\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m==\u001b[0m\u001b[1;36m0\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;31m#非交易日进行全部回测数据\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 731\u001b[1;33m     \u001b[0mget_MA_120\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mstart_time\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mtoday_time\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    732\u001b[0m \u001b[1;32melse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    733\u001b[0m     \u001b[0mget_today_data\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mget_today_data\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mtime_zhou6\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;33m-\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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    "import re\n",
    "from six import StringIO\n",
    "from six import BytesIO\n",
    "from funcat import *\n",
    "import numpy as np\n",
    "import talib as tb\n",
    "import warnings\n",
    "import smtplib\n",
    "from email.mime.text import MIMEText\n",
    "warnings.filterwarnings('ignore')\n",
    "\n",
    "\n",
    "def duqu_suoyoushuju(df_hb_1):\n",
    "    print(\"方案1,带换手率\")\n",
    "    df_hb_1=df_hb_1.sort_values(by=\"turnoverratio\", ascending=False)#换手率降序\n",
    "        #对数据进行操作。选出类别。\n",
    "    \"\"\"       code  name  trade  turnoverratio       o/s       p/s\n",
    "                9    300313  天山生物  23.64       21.00462  1.020202  1.193939\n",
    "                63   300535  达威股份  18.35       11.37418  1.016119  1.095522\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    data_vol=pd.read_csv(\"所有数据.txt\")\n",
    "    data_vol=data_vol.loc[:, ~data_vol.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "    data_vol['code']=data_vol['code'].astype(str).str.zfill(6)\n",
    "    df_merge=pd.merge(df_hb_1,data_vol,how='inner',on='code')[[\"code\",\"name_x\",\"trade\",\"turnoverratio\",\"o/s\",\"p/s\",\"area\",\"industry\"]]\n",
    "    \"\"\"Index(['code', 'name_x', 'changepercent', 'trade', 'open', 'high', 'low','settlement', 'volume', 'turnoverratio', 'amount', 'per', 'pb',\n",
    "       'mktcap', 'nmc', 'volume_predict', 'turnoverratio_predict', 'time','close_yestday', 'MA_5', 'MA_30', 'MA_120', 'H_10', 'L_10', 'MA_C_50',\n",
    "       'V/MA_120', 'vol_min', 'vol_max', 'h_o', 'o/s', 'p/s', 'ts_code','name_y', 'area', 'industry', 'list_date'],dtype='object')\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    print(df_merge)\n",
    "def duqu_vol(txt_name):\n",
    "    #body = get_file(\"{}\".format(txt_name))             #读取本地数据     ++(,encoding = \"utf-8\")       \n",
    "    data_vol=pd.read_csv(txt_name)\n",
    "    data_vol=data_vol.dropna(axis=0,how='all')    #2020.10.11修改\n",
    "    \n",
    "    data_vol=data_vol.loc[:, ~data_vol.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "    data_vol['code']=data_vol['code'].fillna(0).astype(np.int64)  #2020.10.11修改\n",
    "    data_vol['code']=data_vol['code'].astype(str).str.zfill(6)\n",
    "    if len(data_vol)<2000: #1补缺\n",
    "        print(\"成功从本地读取MA120数据{}项\".format(len(data_vol)))\n",
    "    return data_vol\n",
    "def duqu_all(txt_name):\n",
    "    #body = get_file(\"{}\".format(txt_name))             #读取本地数据     ++(,encoding = \"utf-8\")       \n",
    "    csv_data=pd.read_csv(txt_name)\n",
    "    csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "    csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "    #print(csv_data.code)\n",
    "    #print(\"成功从本地读取数据{}项,处理数据预计用时{}小时\".format(len(csv_data),len(csv_data)/1000))\n",
    "    return csv_data\n",
    "def time_start():\n",
    "    \"\"\"今天时间today_time 格式20200307\n",
    "    开始时间start_time 格式20191108\"\"\"\n",
    "    today_time=str(datetime.now())[:11]\n",
    "    start_time=str(datetime.now() - timedelta(days=20))[:11]\n",
    "    today_time= re.sub(r'\\D', \"\",today_time)\n",
    "    start_time= re.sub(r'\\D', \"\",start_time)\n",
    "    \n",
    "    #('20200731', '20200820', '16:12')\n",
    "    return start_time,today_time,str(datetime.now())[11:16]\n",
    "\n",
    "def V_predict(data):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    当日成交量预测\n",
    "    1）根据时间计算今日时长\n",
    "    2）根据V*4/时长\n",
    "    3）\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    time_day_=time.localtime(time.time())\n",
    "    time_bili=time_day_.tm_hour-9.5+time_day_.tm_min/60\n",
    "    if 0<time_bili<=2:#上午九点半到11点半\n",
    "        time_day_time=time_bili\n",
    "    if 2<time_bili<=3.5:#中午11点半到1点\n",
    "        time_day_time=2  \n",
    "    if 3.5<time_bili<=5.5:#下午一点到3点\n",
    "        time_day_time=time_bili-1.5\n",
    "    if 5.5<time_bili or time_bili<=0:#下午3点以后 #上午九点半前\n",
    "        time_day_time=4    \n",
    "    time_day_timepass=4/time_day_time\n",
    "    print(\"现在时间{}:{},{}倍系数\".format(time_day_.tm_hour,time_day_.tm_min,time_day_timepass))\n",
    "    data[\"volume_predict\"]=data[\"volume\"]*time_day_timepass\n",
    "    data[\"turnoverratio_predict\"]=data[\"turnoverratio\"]*time_day_timepass\n",
    "    data[\"amount_predict\"]= data[\"amount\"]*time_day_timepass\n",
    "    return data\n",
    "def ts_buhaoyongshi():\n",
    "    csv_data=duqu_all(\"所有数据.txt\")\n",
    "    len_data=int(len(csv_data)/450+1)\n",
    "    temp=pd.DataFrame()\n",
    "    for i in range(len_data):\n",
    "        ts_get_datalist=csv_data[450*i:450*(i+1)].code.tolist()\n",
    "        df = ts.get_realtime_quotes(ts_get_datalist)                   #Single stock symbol  ts.get_today_all()不好使，替代品\n",
    "        df=df[['code','open','price','low','high','pre_close','volume','time']]\n",
    "\n",
    "        temp=pd.concat([temp,df])\n",
    "    ts_get_data=temp.reset_index(drop=True)#重建索引\n",
    "    #obj格式变成float\n",
    "    ts_get_data['open'] = pd.to_numeric(ts_get_data['open'])\n",
    "    ts_get_data['low'] = pd.to_numeric(ts_get_data['low']) \n",
    "    ts_get_data['trade'] = pd.to_numeric(ts_get_data['price']) \n",
    "    ts_get_data['high'] = pd.to_numeric(ts_get_data['high']) \n",
    "    ts_get_data['volume'] = pd.to_numeric(ts_get_data['volume'])\n",
    "    ts_get_data['settlement'] = pd.to_numeric(ts_get_data['pre_close']) \n",
    "    \n",
    "    #\n",
    "    hour=int(ts_get_data.time[0][:2])\n",
    "    minute=int(ts_get_data.time[0][3:5])\n",
    "    time_bili=hour-9.5+minute/60\n",
    "\n",
    "    if 0<time_bili<=2:#上午九点半到11点半\n",
    "        time_day_time=time_bili\n",
    "    if 2<time_bili<=3.5:#中午11点半到1点\n",
    "        time_day_time=2  \n",
    "    if 3.5<time_bili<=5.5:#下午一点到3点\n",
    "        time_day_time=time_bili-1.5\n",
    "    if 5.5<time_bili or time_bili<=0:#下午3点以后 #上午九点半前\n",
    "        time_day_time=4    \n",
    "    time_day_timepass=4/time_day_time\n",
    "    print(\"现在时间{}:{},{}倍系数\".format(hour,minute,time_day_timepass))\n",
    "    ts_get_data[\"volume_predict\"]=ts_get_data[\"volume\"]*time_day_timepass\n",
    " \n",
    "    #2020.10.30增加流通量\n",
    "    ts_get_data=pd.merge(ts_get_data,csv_data[[\"code\",\"liutongliang\"]],how='inner',on='code')\n",
    "    return ts_get_data\n",
    "def len_fangzhi(start_time,today_time):\n",
    "    time_= pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date=start_time, end_date=today_time)['trade_date']#20200304\n",
    "    \"\"\"ts_code trade_date  open  high   low  close  pre_close  change    pct_chg  vol        amount\n",
    "    0  000001.SZ   20180718  8.75  8.85  8.69   8.70       8.72   -0.02       -0.23   525152.77   460697.377\"\"\"\n",
    "    print(\"{}到{}一共{}天\".format(start_time,today_time,len(time_)))#两时间间距15天\n",
    "    return len(time_),time_[0],time_[1]\n",
    "def time_jg():\n",
    "    \"\"\"len_fangzhi(start_time,today_time) 函数+ fc_get(code,start_time,time_0,time_1):部分函数\"\"\"\n",
    "    len_time,time_0,time_1=len_fangzhi(start_time,today_time)\n",
    "    if str(datetime.now())[11:13]<=str(15):\n",
    "        time_t=time_0\n",
    "    else:\n",
    "        time_t=time_1\n",
    "    #print(str(datetime.now())[11:13]==time_t) #False\n",
    "    print(\"fc时间\",time_t)#fc时间 20200408\n",
    "    return time_t,len_time\n",
    "#-------------------------------------------------------------------------\n",
    "\n",
    "def get_today_data(time_zhou6):\n",
    "    try:\n",
    "        csv_data=ts.get_today_all()             #读取today实时数据\n",
    "        csv_data[\"liutongliang\"]=csv_data[\"nmc\"]/csv_data[\"trade\"]\n",
    "        csv_data.to_csv(\"1.数据下载.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "        csv_data=csv_data[~csv_data.name.str.contains('ST')]                                  #3洗掉ST\n",
    "        csv_data=csv_data[~csv_data['open'].isin([0])]                                        #4过滤开盘为0\n",
    "        csv_data=csv_data[csv_data[\"trade\"]<45]#价格小于35\n",
    "        csv_data=csv_data[csv_data[\"changepercent\"]>-5]                                       #5.删掉-3%以上的 \n",
    "        #csv_data=csv_data[(csv_data[\"amount\"]>100000000)]\n",
    "        csv_data=csv_data[csv_data[\"turnoverratio\"]>1]                                      #5.换手率大于2.5\n",
    "        csv_data=csv_data.sort_values(by=\"turnoverratio\", ascending=False)\n",
    "        if time_zhou6==0:#周六==0,预测系数为1 \n",
    "            csv_data[\"volume_predict\"]=csv_data[\"volume\"]\n",
    "            csv_data[\"turnoverratio_predict\"]=csv_data[\"turnoverratio\"]\n",
    "        else:#平时进行预测\n",
    "            csv_data=V_predict(csv_data)\n",
    "            csv_data=csv_data[csv_data[\"turnoverratio_predict\"]>3]\n",
    "            csv_data=csv_data[(csv_data[\"amount_predict\"]>100000000)]\n",
    "#         print(data_precict)\n",
    "        csv_data.to_csv(\"当日数据.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "        csv_data.to_csv(\"累计当日数据.txt\",encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')\n",
    "        print(\"成功获取当日数据{}项\".format(len(csv_data)))\n",
    "        return csv_data\n",
    "        \"\"\"\n",
    "        ,code,name,changepercent,trade,open,high,low,settlement,volume,turnoverratio,amount,per,pb,mktcap,nmc,volume_predict,turnoverratio_predict\n",
    "        1754,300901,N中胤,326.004,38.17,32.0,39.99,32.0,8.96,34625682,60.86642,1232529376,62.574,14.91,916080.0,217141.434928,69833308.23529412,122.7558050420168\n",
    "        0,689009,N九号,137.54,44.99,33.0,49.8,33.0,18.94,29650510,51.41945,1119005583,0.0,1.159,3167708.42333,259430.336,59799347.89915966,103.70309243697479\n",
    "        2010,300626,华瑞股\n",
    "        \"\"\"\n",
    "    except:\n",
    "        print(\"PLAN2\")\n",
    "        csv_data= pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date').rename(columns={'symbol':'code'})\n",
    "        csv_data=csv_data[~csv_data.name.str.contains('ST')]                                  #3洗掉ST\n",
    "        #增加流通量（liutongliang）#2020.10.30\n",
    "        df_shujuxiazai=pd.read_csv(\"1.数据下载.txt\")\n",
    "        df_shujuxiazai=df_shujuxiazai.loc[:, ~df_shujuxiazai.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "        df_shujuxiazai['code']=df_shujuxiazai['code'].astype(str).str.zfill(6) #int64--object\n",
    "        csv_data=pd.merge(csv_data,df_shujuxiazai[[\"code\",\"liutongliang\"]],how='inner',on='code')\n",
    "\n",
    "        csv_data.to_csv(\"所有数据.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "        print(\"成功获取所有数据{}项\".format(len(csv_data)))\n",
    "\n",
    "        csv_data=ts_buhaoyongshi()\n",
    "        \"\"\" \tcode \topen \tprice \tlow \thigh \tpre_close \tvolume \ttime \ttrade \tsettlement \tvolume_predict  liutongliang\n",
    "            0 \t000001 \t13.76 \t13.950 \t13.68 \t14.02 \t13.690 \t93478170 \t15:00:03 \t13.95 \t13.69 \t93478170.0\n",
    "            1 \t000002 \t26.17 \t26.260 \t25.91 \t26.37 \t25.970 \t91321417 \t15:00:03 \t26.26 \t25.97 \t91321417.0\"\"\"\n",
    "        # #增加今日大于昨日价格，加快筛选2020.7.10修改\n",
    "        # csv_data['price'] = pd.to_numeric(csv_data['price'])\n",
    "        # csv_data=csv_data[csv_data[\"price\"]>csv_data[\"settlement\"]]\n",
    "        time_t,len_time=time_jg()#fc时间 20200408\n",
    "        #         print(time_t,\"{}\".format(time_t))\n",
    "        #z增加换手率，SZ代码分离\n",
    "        csv_data['price']=csv_data['price'].astype('float')\n",
    "        csv_data=csv_data[csv_data[\"price\"]<45]\n",
    "        csv_data=csv_data[csv_data[\"price\"]*csv_data[\"volume_predict\"]>100000000]\n",
    "        csv_data[\"turnover\"]=csv_data[\"volume\"]/csv_data[\"liutongliang\"]/100\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "#         csv_data=csv_data[csv_data[\"turnover\"]>3]#换手率大于3\n",
    "        csv_data.to_csv(\"当日数据.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "        csv_data.to_csv(\"累计当日数据.txt\",encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')\n",
    "        print(\"筛选小于30元{}项\".format(len(csv_data)))\n",
    "        return csv_data\n",
    "#-------------------------------------------------------------------------\n",
    "def hebing(csv_data):#判断是否为空\n",
    "    arr=csv_data.columns.str.contains('^ts_code')#[False False False False False False False False False False False False False False False False]\n",
    "#     print('True个数：',np.sum(arr!=0))\n",
    "#     print('False个数：',np.sum(arr==0))\n",
    "    if np.sum(arr!=0)==0:\n",
    "        #print(\"开始合并sz\")\n",
    "        data_lishi_temp = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L', fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date').rename(columns={'symbol':'code'})\n",
    "        df_hebing=pd.merge(csv_data,data_lishi_temp[['code','list_date','ts_code']],how='inner',on='code')#合并ts_code  000001.SZ\n",
    "    else:\n",
    "        print(\"不用合并sz\")\n",
    "        df_hebing=csv_data\n",
    "    return df_hebing\n",
    "def len_fangzhi_szcode(szcode,start_time,today_time):\n",
    "    time_= pro.daily(ts_code=szcode, start_date=start_time, end_date=today_time)['trade_date']#20200304\n",
    "    \"\"\"ts_code trade_date  open  high   low  close  pre_close  change    pct_chg  vol        amount\n",
    "    0  000001.SZ   20180718  8.75  8.85  8.69   8.70       8.72   -0.02       -0.23   525152.77   460697.377\"\"\"\n",
    "    return len(time_)\n",
    "def fc_get(code,start_time,time_0,time_1):\n",
    "    code_re=gu_zhengze(code)\n",
    "    if str(datetime.now())[11:13]<=str(15):\n",
    "        time_t=time_0\n",
    "    else:\n",
    "        time_t=time_1\n",
    "    S(code_re)\n",
    "    T(time_t)\n",
    "    try:\n",
    "        #print(HHV(H,10),\":::::,日期报错,funcat hhv的问题。\")\n",
    "        return (code_re[:6],\"fc时间{}\".format(time_t),str(CLOSE),str(100*MA(V,5)),str(100*MA(V,30)),str(100*MA(V,120)),HHV(H,10),LLV(L,10),MA(CLOSE,50))\n",
    "    except:\n",
    "        #print(\"KKKK\")\n",
    "        return       \n",
    "    #return (code_re[:6],\"fc时间{}\".format(time_t),str(CLOSE),str(100*MA(V,5)),str(100*MA(V,30)),str(100*MA(V,120)),HHV(H,10),LLV(L,10),MA(CLOSE,50))\n",
    "\n",
    "def gu_zhengze_sz(code):\n",
    "    if re.match(r'^6.*',code):\n",
    "        i_code_temp=code+'.SH'\n",
    "    if re.match(r'^(0|3).*',code):\n",
    "        i_code_temp=code+'.SZ'\n",
    "    return i_code_temp\n",
    "def gu_zhengze(code):\n",
    "    if re.match(r'^0.*',code):\n",
    "        i_code_temp=code+'.XSHE'\n",
    "    if re.match(r'^(6|3).*',code):\n",
    "        i_code_temp=code+'.XSHG'\n",
    "    return i_code_temp\n",
    "def pd_todataframe(list_,name):    \n",
    "    columns_name=[\"code\",\"和昨天比例\",\"和MA120比例\",\"运行time\",\"fc时间\",\"x1<3.5%\",\"实时价格\",\"zk\",\"zd\"]\n",
    "    list_=pd.DataFrame(list_,columns=columns_name)\n",
    "    list_=list_.sort_values(by=\"和MA120比例\", ascending=False)\n",
    "    list_.to_csv(\"{}\".format(name),encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')\n",
    "    print(list_)\n",
    "    return list_\n",
    "\n",
    "def mail(df_name,data_time_end):\n",
    "    ret=True\n",
    "    sender = 'ltsjim@163.com'# 发件人邮箱账号\n",
    "    passwd = 'enBZD@163com' # 发件人邮箱密码\n",
    "    receiver = ['ltsjim@163.com']  # 多个收件人放在一个list里面 ,'lcy760429@163.com','605831520@qq.com'\n",
    "\n",
    "    content = '{}'.format(df_name)\n",
    "    subject = '{} python 量化筛选{}个,请谨慎筛选'.format(data_time_end,len(df_name))\n",
    "\n",
    "    msg = MIMEText(content, 'plain', 'utf-8')  # 中文需参数‘utf-8’，单字节字符不需要\n",
    "\n",
    "    msg['Subject'] = subject\n",
    "    msg['From'] = sender\n",
    "    msg['To'] = ','.join(receiver) # 这里必须要把多个邮箱按照逗号拼接为字符串\n",
    "\n",
    "    server = smtplib.SMTP_SSL(\"smtp.163.com\", 465) # 亲测qq邮箱才有用，163没用\n",
    "    server.login(sender,passwd)\n",
    "\n",
    "    try:\n",
    "        server.sendmail(sender, receiver, msg.as_string())\n",
    "        print('email sent {} people'.format(len(receiver)))\n",
    "        server.quit()\n",
    "    except smtplib.SMTPException as e:\n",
    "        print(e)\n",
    "        print(\"没到时间\")\n",
    "\n",
    "def celve(df_hb):   \n",
    "    list_collect=[]\n",
    "    list_collect_1=[]\n",
    "    list_collect_2=[]\n",
    "    list_collect_3=[]\n",
    "    list_collect_bolling=[]\n",
    "    \n",
    "    time_t,len_time=time_jg()#20200403 ,防止时间内没数据\n",
    "    for i_code in df_hb.code:\n",
    "        \n",
    "        #防搬，正则\n",
    "        szcode=gu_zhengze_sz(i_code)\n",
    "        len_time_sz=len_fangzhi_szcode(szcode,start_time,today_time)\n",
    "        if len_time_sz<=len_time-1:#防止出错\n",
    "    #         print(szcode,\"___________________________\")\n",
    "            continue\n",
    "        #ce_lue(i_code,df_hb)\n",
    "        \n",
    "        today_price = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'trade']  \n",
    "        today_high = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'high']\n",
    "        today_open = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'open']\n",
    "        today_low = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'low']\n",
    "        today_settlement = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'settlement']\n",
    "        today_v = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'volume']\n",
    "        today_vp = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, \"volume_predict\"]\n",
    "\n",
    "        if len((today_price-today_settlement).values)>1: #float64 2会出错，1才是对的,去掉读取不对的（很重要）\n",
    "            continue\n",
    "        today_price = today_price.item()  \n",
    "        today_high =today_high.item()\n",
    "        today_open = today_open.item()\n",
    "        today_low = today_low.item()\n",
    "        today_settlement =today_settlement.item()\n",
    "        today_v =today_v.item()\n",
    "        today_vp=today_vp.item()\n",
    "#周线判断\n",
    "\n",
    "        \"\"\"还可在周末进行变换， 60轴线/5 >每日\"\"\"\n",
    "        df_w=ts.get_hist_data('{}'.format(i_code), ktype='W')[:130] #获取周k线数据\n",
    "        df_w=df_w[::-1]#进行反转\n",
    "        #df_w['30min_c_ma50'] = df_w.volume.rolling(window=120).mean()\n",
    "        df_w['w_ma60'] = tb.MA(np.array(df_w.volume), timeperiod=60)\n",
    "        df_w_shangzhou=(df_w[len(df_w)-2:len(df_w)-1][\"volume\"]>df_w[len(df_w)-2:len(df_w)-1]['w_ma60']).item()\n",
    "        df_w_benzhou=today_vp>(df_w[len(df_w)-2:len(df_w)-1]['w_ma60']).item()/4\n",
    "        if df_w_shangzhou or df_w_benzhou :#周线成交量大于60天均量线\n",
    "            time.sleep(0.121)#2020.9.21增加\n",
    "            code=gu_zhengze(i_code)\n",
    "            #time_t=time_jg()\n",
    "            S(code)\n",
    "            T(time_t)\n",
    "            tr_today=MAX(MAX((today_high-today_low),ABS(CLOSE-today_high)),ABS(CLOSE-today_low))\n",
    "            hd=today_high-HIGH\n",
    "            ld=LOW-today_low\n",
    "            TR = MAX(MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1))), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1)))\n",
    "            HD = HIGH - REF(HIGH, 1)\n",
    "            LD = REF(LOW, 1) - LOW\n",
    "            \n",
    "            atr_today=(SUM(TR,9)+tr_today)/10\n",
    "            atr_MtrAtr_4=(atr_today/today_price>0.04 and atr_today>tr_today)or COUNT(TR/STD(CLOSE,13)>1.3,10)>=2 #Mtr<ATR and ATR/price>0.04\n",
    "\n",
    "        #__________________________________________\n",
    "        \n",
    "        #__________________________________________\n",
    "            tr_toal_today_2=(tr_today+TR)\n",
    "            dmp_today = IF((HD > 0) & (HD > LD), HD, 0)+IF((hd > 0) & (hd > ld),hd, 0)\n",
    "            dmm_today = IF((LD > 0) & (LD > HD), LD, 0)+IF((ld > 0) & (ld > hd),ld, 0)\n",
    "            di1 = dmp_today * 100 / tr_toal_today_2\n",
    "            di2 = dmm_today * 100 / tr_toal_today_2\n",
    "\n",
    "            TR_2 = SUM(MAX(MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1))), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1))),2)\n",
    "            DMP = SUM(IF((HD > 0) & (HD > LD), HD, 0),2)\n",
    "            DMM = SUM(IF((LD > 0) & (LD > HD), LD, 0), 2)\n",
    "            DI1 = DMP * 100 / TR_2\n",
    "            DI2 = DMM * 100 / TR_2\n",
    "        \n",
    "            k1,d1,j1=KDJ(N=9, M1=3, M2=3)\n",
    "            kk=k1<d1 or COUNT(CROSS(k1,d1),2)>=1\n",
    "        #(today_price-today_open)/today_price>0.035    and (today_price-today_low)/today_price<0.035\n",
    "            x1=(today_price-today_low)/today_price<0.035\n",
    "            x2=(today_price-today_open)>(today_high-today_low)/3\n",
    "            #——————————————————————————2020.9.8修改，关于整合开口布林带等策略\n",
    "            r1,r2,r3=RSI(N1=6, N2=12, N3=24)\n",
    "            rsi_a=max((today_price-today_settlement),0)\n",
    "            rsi_b=abs((today_price-today_settlement))\n",
    "            rsi_a1=5*SMA(MAX(CLOSE - REF(CLOSE, 1), 0), 6, 1)\n",
    "            rsi_b1=5*SMA(ABS(CLOSE - REF(CLOSE, 1)), 6, 1)\n",
    "            #RSI_today_a=(MAX((C-today_price)*-1,0)+5*SMA(MAX(C - REF(C, 1), 0), 6, 1))/6\n",
    "            #RSI_today_b=(ABS(C-today_price)+5*SMA(ABS(CLOSE - REF(C, 1)), 6, 1))/6\n",
    "            #RSI_today=RSI_today_a/RSI_today_b* 100\n",
    "            RSI_today=(rsi_a+rsi_a1)/(rsi_b+rsi_b1)* 100\n",
    "            RX=(r1>52 or r1[1]>52 or r1[2]>52)\n",
    "            ##print(i_code,\"RX_昨天\",RX)\n",
    "\n",
    "            #2.tr,atr=ATR(M1=10)\n",
    "            TR=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW))\n",
    "            ATR=SUM(TR,10)/10\n",
    "            #\n",
    "            tr_today=MAX(MAX((today_high-today_low),ABS(CLOSE-today_high)),ABS(CLOSE-today_low))\n",
    "            atr_today=(SUM(TR,9)+tr_today)/10\n",
    "            #\n",
    "            atr_bo=MAX(tr_today,atr_today)/today_price\n",
    "            atr_b=atr_bo>0.04\n",
    "\n",
    "            TRX=max(TR,ATR)/CLOSE>0.035 or max(TR[1],ATR[1])/CLOSE[1]>0.035 or max(TR[2],ATR[2])/CLOSE[2]>0.035\n",
    "            ##print(\"TR_昨天\",TRX)\n",
    "\n",
    "            #3.V-->V_t\n",
    "            V_30=SUM(V,30)/30\n",
    "            V_60=SUM(V,60)/60\n",
    "            V_t=today_v>min(V_30,V_60)\n",
    "            V_t1=5*today_v/SUM(V,5)>1.5\n",
    "\n",
    "            #4.std \n",
    "            std_yestday_list=[]\n",
    "            for i in range(0,13):\n",
    "                std_yestday_i=float(str(CLOSE[i]))\n",
    "                std_yestday_list.append(std_yestday_i)\n",
    "                if len(std_yestday_list)==13:\n",
    "                    #print(std_yestday_list)\n",
    "                    std_today_list=std_yestday_list[0:12]\n",
    "                    std_today_list.append(today_price)\n",
    "                    std_yestday_1_list=std_yestday_list[1:13]\n",
    "                    std_yestday_1_list.append(float(str(CLOSE[13])))\n",
    "                    std_yestday_1=np.std(std_yestday_1_list)\n",
    "                    #print(std_yestday1)\n",
    "                    std_yestday_2_list=std_yestday_list[2:13]\n",
    "                    std_yestday_2_list.append(float(str(CLOSE[13])))\n",
    "                    std_yestday_2_list.append(float(str(CLOSE[14])))\n",
    "                    std_yestday_2=np.std(std_yestday_2_list)\n",
    "                    #print(std_yestday_2_list)\n",
    "                    #print(std_yestday_list)\n",
    "                    #print(std_today_list)\n",
    "                    #print(\"OK\")\n",
    "\n",
    "                    #std_yestday_1=np.std(std_yestday_1_list)\n",
    "\n",
    "                    std_yestday=np.std(std_yestday_list)\n",
    "                    std_today=np.std(std_today_list)\n",
    "                    #print(std_yestday_1)\n",
    "                    #print(std_yestday,std_today)\n",
    "            STDX=std_yestday_2<std_yestday_1 or std_yestday_1<std_yestday or std_yestday <std_today \n",
    "            ##print(\"STD_昨天\",STDX)\n",
    "\n",
    "            HV_1=(COUNT(H>REF(HHV(H,10),1),3)>=1 or today_high>HHV(H,10))\n",
    "            ##print(HV_1)\n",
    "            ##print( COUNT(TR/CLOSE>0.06,19)>=2)\n",
    "\n",
    "            #5.一目均衡云\n",
    "            zk=(HHV(HIGH,7)+LLV(LOW,7))/2\n",
    "            zd=(HHV(HIGH,20)+LLV(LOW,20))/2\n",
    "            if (V>min( V_30,V_60) or 5*V/SUM(V,5)>1.5) and (V_t or V_t1) and TRX and COUNT(TR/CLOSE>0.06,19)>=2 and RX  and HV_1 and STDX and 0.97<CLOSE/CLOSE[1]<1.075 and today_price>(H+L)/2 and (today_price-today_open)>(today_high-today_low)/3:\n",
    "                        #print(i_code_temp,today_price,RSI_today>r1,tr_today,atr_today,V_t,V_t1,min(V_30,V_60),SUM(V,5))\n",
    "                print(i_code,std_yestday,std_today,max(TR,ATR),max(TR[1],ATR[1]),max(TR[2],ATR[2]),max(today_high,HHV(H,10))/std_today , std_today ,V>min( V_30,V_60) , 5*V/SUM(V,5)>1.5,V,SUM(V,5)/5,today_price/CLOSE-1)\n",
    "                list_collect_bolling.append([i_code,today_vp/(float(str(100*V))),today_vp/(float(str(100*MA(V,120)))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,str(zk[0]),str(zd[0])])\n",
    "            #——————————————————————————\n",
    "            \n",
    "            if MA(CLOSE,50)*1.2>today_low>MA(CLOSE,50) and atr_MtrAtr_4 and C<30 and today_price/today_settlement<1.07 and today_price/LLV(C,20)<1.20:\n",
    "                if ((today_high>H and today_low<L)or today_high>H[1]>HIGH) and today_price>CLOSE and today_price>today_open:\n",
    "                    list_collect.append([i_code,today_vp/(float(str(100*V))),today_vp/(float(str(100*MA(V,120)))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,str(zk[0]),str(zd[0])])\n",
    "                    print([i_code,\"和昨天相比\",today_vp/(float(str(100*V))),\"和MA120比\",today_vp/(float(str(100*MA(V,120)))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price],atr_today/today_price,today_price/today_settlement)\n",
    "            if CLOSE<MA(CLOSE,50)<30:\n",
    "                if today_high>max(H[1],HIGH) and today_price>CLOSE and today_price/today_settlement>1.03 :\n",
    "                    print(\"--------------小雨ma50\",i_code)\n",
    "                    list_collect_2.append([i_code,today_vp/(float(str(V))),today_vp/(float(str(MA(V,120)))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,str(zk[0]),str(zd[0])])\n",
    "                if today_high>H[2]>max(H[1],HIGH) and today_price>CLOSE and today_price/today_settlement>1.03 :\n",
    "                    print(\"--------------小雨ma50大于4天前=========请注意\",i_code)\n",
    "                    list_collect_2.append([i_code,today_vp/(float(str(100*V))),today_vp/(float(str(100*MA(V,120)))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,str(zk[0]),str(zd[0])])\n",
    "    df_mongo=pd_todataframe(list_collect,\"当日筛选导出.txt\")\n",
    "    df_mongo_bolling=pd_todataframe(list_collect_bolling,\"当日筛选导出Bolling.txt\")\n",
    "    df_mongo_2=pd_todataframe(list_collect_2,\"当日筛选导出_2.txt\")#C小于MA50 且连涨\"\"\"\n",
    "    if str(11)<=str(datetime.now())[11:13]<=str(13) or str(datetime.now())[11:13]>=str(14) :#11点到13点发邮件\n",
    "        ret=mail(df_mongo,\"{}-{}\".format(today_time,today_hour))\n",
    "def celve_after15(df_hb):   \n",
    "    list_collect_after15=[]\n",
    "    \n",
    "    time_t,len_time=time_jg()#20200403 ,防止时间内没数据\n",
    "    for i_code in df_hb.code:\n",
    "        #防搬，正则\n",
    "        szcode=gu_zhengze_sz(i_code)\n",
    "        len_time_sz=len_fangzhi_szcode(szcode,start_time,today_time)\n",
    "        if len_time_sz<=len_time-1:#防止出错\n",
    "    #         print(szcode,\"___________________________\")\n",
    "            continue\n",
    "        #ce_lue(i_code,df_hb)\n",
    "        \n",
    "        today_price = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'trade']  \n",
    "        today_high = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'high']\n",
    "        today_open = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'open']\n",
    "        today_low = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'low']\n",
    "        today_settlement = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'settlement']\n",
    "        today_v = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, 'volume']\n",
    "        today_vp = df_hb.loc[df_hb['code'] ==i_code, \"volume_predict\"]\n",
    "\n",
    "        if len((today_price-today_settlement).values)>1: #float64 2会出错，1才是对的,去掉读取不对的（很重要）\n",
    "            continue\n",
    "        today_price = today_price.item()  \n",
    "        today_high =today_high.item()\n",
    "        today_open = today_open.item()\n",
    "        today_low = today_low.item()\n",
    "        today_settlement =today_settlement.item()\n",
    "        today_v =today_v.item()\n",
    "        today_vp=today_vp.item()\n",
    "\n",
    "\n",
    "        code=gu_zhengze(i_code)\n",
    "        #time_t=time_jg()\n",
    "        S(code)\n",
    "        T(time_t)\n",
    "        tr_today=MAX(MAX((today_high-today_low),ABS(CLOSE-today_high)),ABS(CLOSE-today_low))\n",
    "        hd=today_high-HIGH\n",
    "        ld=LOW-today_low\n",
    "        TR = MAX(MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1))), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1)))\n",
    "        HD = HIGH - REF(HIGH, 1)\n",
    "        LD = REF(LOW, 1) - LOW\n",
    "\n",
    "        atr_today=(SUM(TR,9)+tr_today)/10\n",
    "        atr_MtrAtr_4=(atr_today/today_price>0.04 and atr_today>tr_today)or COUNT(TR/STD(CLOSE,13)>1.3,10)>=2 #Mtr<ATR and ATR/price>0.04\n",
    "\n",
    "    #__________________________________________\n",
    "\n",
    "    #__________________________________________\n",
    "        tr_toal_today_2=(tr_today+TR)\n",
    "        dmp_today = IF((HD > 0) & (HD > LD), HD, 0)+IF((hd > 0) & (hd > ld),hd, 0)\n",
    "        dmm_today = IF((LD > 0) & (LD > HD), LD, 0)+IF((ld > 0) & (ld > hd),ld, 0)\n",
    "        di1 = dmp_today * 100 / tr_toal_today_2\n",
    "        di2 = dmm_today * 100 / tr_toal_today_2\n",
    "\n",
    "        TR_2 = SUM(MAX(MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1))), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1))),2)\n",
    "        DMP = SUM(IF((HD > 0) & (HD > LD), HD, 0),2)\n",
    "        DMM = SUM(IF((LD > 0) & (LD > HD), LD, 0), 2)\n",
    "        DI1 = DMP * 100 / TR_2\n",
    "        DI2 = DMM * 100 / TR_2\n",
    "\n",
    "        k1,d1,j1=KDJ(N=9, M1=3, M2=3)\n",
    "        kk=k1<d1 or COUNT(CROSS(k1,d1),2)>=1\n",
    "    #(today_price-today_open)/today_price>0.035    and (today_price-today_low)/today_price<0.035\n",
    "        x1=(today_price-today_low)/today_price<0.035\n",
    "        x2=(today_price-today_open)>(today_high-today_low)/3\n",
    "        #——————————————————————————2020.9.8修改，关于整合开口布林带等策略\n",
    "        r1,r2,r3=RSI(N1=6, N2=12, N3=24)\n",
    "        rsi_a=max((today_price-today_settlement),0)\n",
    "        rsi_b=abs((today_price-today_settlement))\n",
    "        rsi_a1=5*SMA(MAX(CLOSE - REF(CLOSE, 1), 0), 6, 1)\n",
    "        rsi_b1=5*SMA(ABS(CLOSE - REF(CLOSE, 1)), 6, 1)\n",
    "        #RSI_today_a=(MAX((C-today_price)*-1,0)+5*SMA(MAX(C - REF(C, 1), 0), 6, 1))/6\n",
    "        #RSI_today_b=(ABS(C-today_price)+5*SMA(ABS(CLOSE - REF(C, 1)), 6, 1))/6\n",
    "        #RSI_today=RSI_today_a/RSI_today_b* 100\n",
    "        RSI_today=(rsi_a+rsi_a1)/(rsi_b+rsi_b1)* 100\n",
    "        RX=(r1>52 or r1[1]>52 or r1[2]>52)\n",
    "        ##print(i_code,\"RX_昨天\",RX)\n",
    "\n",
    "        #2.tr,atr=ATR(M1=10)\n",
    "        TR=MAX(MAX((HIGH-LOW),ABS(REF(CLOSE,1)-HIGH)),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW))\n",
    "        ATR=SUM(TR,10)/10\n",
    "        #\n",
    "        tr_today=MAX(MAX((today_high-today_low),ABS(CLOSE-today_high)),ABS(CLOSE-today_low))\n",
    "        atr_today=(SUM(TR,9)+tr_today)/10\n",
    "        #\n",
    "        atr_bo=MAX(tr_today,atr_today)/today_price\n",
    "        atr_b=atr_bo>0.04\n",
    "\n",
    "        TRX=max(TR,ATR)/CLOSE>0.035 or max(TR[1],ATR[1])/CLOSE[1]>0.035 or max(TR[2],ATR[2])/CLOSE[2]>0.035\n",
    "        ##print(\"TR_昨天\",TRX)\n",
    "\n",
    "        #3.V-->V_t\n",
    "        V_30=SUM(V,30)/30\n",
    "        V_60=SUM(V,60)/60\n",
    "        V_t=today_v>min(V_30,V_60)\n",
    "        V_t1=5*today_v/SUM(V,5)>1.5\n",
    "\n",
    "        #4.std \n",
    "        std_yestday_list=[]\n",
    "        for i in range(0,13):\n",
    "            std_yestday_i=float(str(CLOSE[i]))\n",
    "            std_yestday_list.append(std_yestday_i)\n",
    "            if len(std_yestday_list)==13:\n",
    "                #print(std_yestday_list)\n",
    "                std_today_list=std_yestday_list[0:12]\n",
    "                std_today_list.append(today_price)\n",
    "                std_yestday_1_list=std_yestday_list[1:13]\n",
    "                std_yestday_1_list.append(float(str(CLOSE[13])))\n",
    "                std_yestday_1=np.std(std_yestday_1_list)\n",
    "                #print(std_yestday1)\n",
    "                std_yestday_2_list=std_yestday_list[2:13]\n",
    "                std_yestday_2_list.append(float(str(CLOSE[13])))\n",
    "                std_yestday_2_list.append(float(str(CLOSE[14])))\n",
    "                std_yestday_2=np.std(std_yestday_2_list)\n",
    "                #print(std_yestday_2_list)\n",
    "                #print(std_yestday_list)\n",
    "                #print(std_today_list)\n",
    "                #print(\"OK\")\n",
    "\n",
    "                #std_yestday_1=np.std(std_yestday_1_list)\n",
    "\n",
    "                std_yestday=np.std(std_yestday_list)\n",
    "                std_today=np.std(std_today_list)\n",
    "                #print(std_yestday_1)\n",
    "                #print(std_yestday,std_today)\n",
    "        STDX=std_yestday_2<std_yestday_1 or std_yestday_1<std_yestday or std_yestday <std_today \n",
    "        ##print(\"STD_昨天\",STDX)\n",
    "\n",
    "        HV_1=(COUNT(H>REF(HHV(H,10),1),3)>=1 or today_high>HHV(H,10))\n",
    "        ##print(HV_1)\n",
    "        ##print( COUNT(TR/CLOSE>0.06,19)>=2)\n",
    "\n",
    "        #5.一目均衡云\n",
    "        zk=(HHV(HIGH,7)+LLV(LOW,7))/2\n",
    "        zd=(HHV(HIGH,20)+LLV(LOW,20))/2\n",
    "\n",
    "        if MA(CLOSE,50)*1.2>today_low>MA(CLOSE,50)  and C<30 and today_price/today_settlement<1.07 and today_price/LLV(C,20)<1.20:\n",
    "            if today_high>H[1]>HIGH and today_price>CLOSE and today_price>today_open:\n",
    "                list_collect_after15.append([i_code,today_vp/(float(str(V*100))),today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,str(zk[0]),str(zd[0])])\n",
    "                print([i_code,\"和昨天相比\",today_vp/(float(str(V*100))),\"和MA120比\",today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price],atr_today/today_price,today_price/today_settlement)\n",
    "    df_mongo=pd_todataframe(list_collect_after15,\"当日全部低分型.txt\")\n",
    "\n",
    "\n",
    "        \n",
    "\"\"\"            if today_high>H[2]>max(H[1],HIGH) and today_price>CLOSE and today_price>today_open:\n",
    "                #list_collect.append([i_code,today_vp/(float(str(V*100))),today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,today_tp])\n",
    "                print([i_code,\"大于4天前=========请注意\",today_vp/(float(str(V*100))),\"和MA120比\",today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price],atr_today/today_price,today_price/today_settlement)\n",
    "\n",
    "            if today_high>HIGH>H[1] and today_price>CLOSE and today_price>today_open and today_price/C[2]<1.07:\n",
    "                print(\"GOOD,三日连涨，注意风险\",i_code)\n",
    "                list_collect_1.append([i_code,today_vp/(float(str(V*100))),today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price])\n",
    "#                 if H[1]>today_high>HIGH and today_price>CLOSE :\n",
    "#                     list_collect_3.append([i_code,today_vp/(float(str(V*100))),today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price,today_tp])\n",
    "#                     print([i_code,\"和昨天相比,还没冲破\",today_vp/(float(str(V*100))),\"和MA120比\",today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price],atr_today/today_price,today_price/today_settlement)\n",
    " \n",
    "            if CLOSE<MA(CLOSE,50)<30:\n",
    "                if today_high>max(H[1],HIGH) and today_price>CLOSE and today_price/today_settlement>1.03 :\n",
    "                    print(\"--------------小雨ma50\",i_code)\n",
    "                    list_collect_2.append([i_code,today_vp/(float(str(V*100))),today_vp/(float(str(MA(V,120)*100))),\"{}-{}\".format(today_time,today_hour),time_t,(today_price-today_low)/today_price,today_price])\n",
    "                if today_high>H[2]>max(H[1],HIGH) and today_price>CLOSE and today_price/today_settlement>1.03 :\n",
    "                    print(\"--------------小雨ma50大于4天前=========请注意\",i_code)\"\"\"\n",
    "                    \n",
    "        #df_mongo=pd_todataframe(list_collect,\"当日筛选导出.txt\")\n",
    "    \n",
    "\"\"\"    df_mongo_1=pd_todataframe(list_collect_1,\"当日筛选导出_1.txt\")#三日连涨\n",
    "    df_mongo_2=pd_todataframe(list_collect_2,\"当日筛选导出_2.txt\")#C小于MA50 且连涨\"\"\"\n",
    "    #df_mongo_3=pd_todataframe(list_collect_3,\"当日筛选导出_蓄力待发.txt\"\n",
    "def dangri():\n",
    "    data_ma=duqu_vol(\"所有MA120_V数据导出.txt\")\n",
    "    df_hebing=pd.merge(get_today_data,data_ma,how='inner',on='code')\n",
    "    df_hb=df_hebing#缩短\n",
    "    df_hb[\"V/MA_120\"]=df_hb[\"volume_predict\"]/df_hb[\"MA_120\"]\n",
    "    #df_hb=df_hb[(df_hb[\"MA_5\"]>df_hb[\"MA_120\"])|(df_hb[\"MA_30\"]>df_hb[\"MA_120\"])]#提高成交量，#2020.10.11\n",
    "    df_hb[\"vol_min\"]=df_hb[[\"MA_5\",\"MA_120\"]].min(axis=1)\n",
    "    df_hb[\"vol_max\"]=df_hb[[\"MA_30\",\"vol_min\"]].max(axis=1)\n",
    "    df_hb=df_hb[(df_hb[\"volume_predict\"]>df_hb[\"vol_max\"])]\n",
    "    \n",
    "\n",
    "    print(\"市场------>>>1倍系数{}\".format(len(df_hb)))\n",
    "    if len(df_hb)>600:\n",
    "        \n",
    "        df_hb=df_hb[(df_hb[\"volume_predict\"]>df_hb[\"vol_max\"]*2)] \n",
    "        print(\"市场较火爆------>>>2倍系数{}\".format(len(df_hb)))\n",
    "            \n",
    "    df_hb=df_hb.sort_values(by=\"V/MA_120\", ascending=False)#降序\n",
    "    print(\"符合vp>vol_max条件数据有{}项\".format(len(df_hb)))\n",
    "    df_hb.to_csv(\"符合vp>vol_max条件数据有{}项.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "    df_hb.to_csv(\"累计符合vp>vol_max条件数据有{}项.txt\",encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')\n",
    "    \n",
    "    df_hb[\"h_o\"]=df_hb[[\"high\",\"open\"]].max(axis=1)\n",
    "    df_hb_1=df_hb[(df_hb[\"open\"]>df_hb[\"settlement\"])&(df_hb[\"low\"]>df_hb[\"settlement\"])]\n",
    "    \n",
    "    #高开策略2020.10.29\n",
    "    df_hb_1[\"o/s\"]=(df_hb[\"open\"]/df_hb[\"settlement\"]-1)*100 #开盘/昨收\n",
    "    df_hb_1[\"p/s\"]=(df_hb[\"trade\"]/df_hb[\"settlement\"]-1)*100\n",
    "    df_hb_1=df_hb_1[(df_hb_1[\"o/s\"]<3)]\n",
    "    if \"turnoverratio\" in df_hb_1.columns:\n",
    "        duqu_suoyoushuju(df_hb_1)\n",
    "    if \"turnoverratio\" not in df_hb_1.columns:\n",
    "        print(\"方案2,不带换手率\")\n",
    "        print(df_hb_1[[\"code\",\"trade\",\"o/s\",\"p/s\",\"turnover\"]])\n",
    "    df_hb_1=df_hb_1.sort_values(by=\"V/MA_120\", ascending=False)#降序\n",
    "    df_hb_1=df_hb_1[df_hb_1[\"V/MA_120\"]>1]\n",
    "    #print(\"高开，最低大于昨日开盘\",df_hb_1)\n",
    "    print(\"符合高开vp>vol_max条件数据有{}项.txt\".format(len(df_hb_1)),\";;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;\")\n",
    "    df_hb_1.to_csv(\"符合高开vp>vol_max条件数据有{}项.txt\")\n",
    "    df_hb_1.to_csv(\"累计符合高开vp>vol_max条件数据有{}项.txt\",encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')\n",
    "\n",
    "#     df_hb=df_hebing.loc[~df_hebing[\"code\"].isin(df_hb[\"code\"].values)]\n",
    "#     print(df_hb.info())\n",
    "    #运行策略\n",
    "    \n",
    "    # 从df1中过滤df1在df2中存在的行，也就是取补集\n",
    "    df_hebing = df_hebing.append(df_hb)\n",
    "    df_hebing = df_hebing.append(df_hb)\n",
    "    #print(\"补集(从df1中过滤df1在df2中存在的行):\\n%s\\n\\n\" % df_hebing.drop_duplicates(keep=False))\n",
    "    date_start_1=datetime.now()\n",
    "    celve(df_hb)####进行高开低走策略 \n",
    "    date_end_1=datetime.now()\n",
    "    print(\"用时\",(date_end_1-date_start_1))              \n",
    "    #增加全天回撤数据\n",
    "    if str(datetime.now())[11:13]>=str(15):  #15>=15\n",
    "        print(\"开始全部回撤,及后续准备工作\",len(df_hebing))\n",
    "        #celve_after15(df_hebing)\n",
    "        print(\"开始每日成交量记录\")\n",
    "        get_MA_120(start_time,today_time)\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "def get_MA_120(start_time,today_time):\n",
    "    len_time,time_0,time_1=len_fangzhi(start_time,today_time)#防止时间内没数据\n",
    "    csv_data=duqu_all(\"所有数据.txt\")#读取\n",
    "    df_hebing=hebing(csv_data)\n",
    "    list_collect=[]\n",
    "    \n",
    "    for szcode in df_hebing.ts_code[:]:\n",
    "        ##接口限制访问500次/分钟，加一点微小的延时防止被ban\n",
    "        time.sleep(0.121)\n",
    "        len_time_sz=len_fangzhi_szcode(szcode,start_time,today_time)\n",
    "        if len_time_sz<=len_time-1:#防止出错\n",
    "    #         print(szcode,\"___________________________\")\n",
    "            continue\n",
    "        if today_time!=time_0 or (str(datetime.now())[11:13]>str(15)):#第二天 or 当日15点以后（）\n",
    "            listr=fc_get(szcode[:6],start_time,time_0,time_1)#['代码', '603992.XSHG', 'fc时间20200325', 20.09, '成交量', 86524.0]\n",
    "        list_collect.append(listr)\n",
    "        print(listr)\n",
    "    df_mongo=pd.DataFrame(list_collect)\n",
    "#     print(df_mongo)\n",
    "    df_mongo.to_csv(\"所有MA120_V数据导出.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "    columns_name=[\"code\",\"time\",\"close_yestday\",\"MA_5\",\"MA_30\",\"MA_120\",\"H_10\",\"L_10\",\"MA_C_50\"]\n",
    "    if len(df_mongo.columns)==len(columns_name):\n",
    "        df_mongo=pd.DataFrame(list_collect,columns=columns_name)\n",
    "        df_mongo.to_csv(\"所有MA120_V数据导出.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "        df_mongo.to_csv(\"累计所有MA120_V数据导出.txt\",encoding = \"utf-8\",mode='a',sep=',')#记录2020.10.11\n",
    "\n",
    "    print(\"所有MA120_V数据导出，用时{}\")\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "    \n",
    "ts.set_token('b31e0ac207a5a45e0f7503aff25bf6bd929b88fe1d017a034ee0d530')\n",
    "pro = ts.pro_api() \n",
    "start_time,today_time,today_hour=time_start()#时间('20200731', '20200820', '16:12')\n",
    "time_zhou6=pro.trade_cal(exchange='', start_date='20200101', end_date=today_time).is_open#是否为交易日 ，0为休市 1为开市\n",
    "\"\"\"    exchange  cal_date  is_open\n",
    "0           SSE  20180101        0\n",
    "1           SSE  20180102        1\n",
    "\"\"\"      \n",
    "if int(time_zhou6[-1:])==0:#非交易日进行全部回测数据\n",
    "    get_MA_120(start_time,today_time)\n",
    "else:\n",
    "    get_today_data=get_today_data(int(time_zhou6[-1:]))\n",
    "    print(\"-----------------------------------------\")\n",
    "    dangri()\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    \"\"\"短线王净流入大于5000万；短期内异动，或有打板打算\n",
    "    同花顺净流入活跃；最好不亏损的企业，财务好；1小时之内2%换手率，2小时4%换手率；筛选/和MA120比 较大（2）。\n",
    "    2020.7.17多个底分型的，不太好，有可能是出货。\n",
    "    2020.8.5 20日内换手率大于5至少一次，最好大于10 有一次\n",
    "    \n",
    "    低换手率就不能碰\n",
    "    \"\"\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "def get_pop_rank(code):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    mainUrl = \"http://guba.eastmoney.com/list,{}.html\".format(code)\n",
    "    browser.get(mainUrl)\n",
    "    #print(f\"browser text = {browser.page_source}\")\n",
    "    element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')\n",
    "    print(code,element.text)\n",
    "    browser.close()\n",
    "# get_pop_rank(\"300059\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "300059 当前人气排名第12名 详情\n",
      "603316 当前人气排名第3037名 详情\n",
      "000001 当前人气排名第420名 详情\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "a=[\"300059\",\"603316\",\"000001\"]\n",
    "for i in a:\n",
    "    get_pop_rank(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'win32'"
      ]
     },
     "execution_count": 45,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import sys\n",
    "sys.platform"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "csv_data=pd.read_csv(\"x.txt\")\n",
    "csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "601233 当前人气排名第1180名 详情\n",
      "300588 当前人气排名第472名 详情\n",
      "002202 当前人气排名第185名 详情\n",
      "000533 当前人气排名第1802名 详情\n",
      "002889 当前人气排名第2196名 详情\n",
      "000004 当前人气排名第1226名 详情\n",
      "603918 当前人气排名第1579名 详情\n",
      "002149 当前人气排名第1271名 详情\n",
      "300560 当前人气排名第1457名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300227 当前人气排名第537名 详情\n",
      "002921 当前人气排名第1910名 详情\n",
      "002222 当前人气排名第856名 详情\n",
      "600960 当前人气排名第127名 详情\n",
      "601598 当前人气排名第97名 详情\n",
      "601919 当前人气排名第45名 详情\n",
      "000829 当前人气排名第104名 详情\n",
      "603306 当前人气排名第2255名 详情\n",
      "002612 当前人气排名第156名 详情\n",
      "300389 当前人气排名第677名 详情\n",
      "600876 当前人气排名第916名 详情\n",
      "002088 当前人气排名第863名 详情\n",
      "300243 当前人气排名第956名 详情\n",
      "002416 当前人气排名第487名 详情\n",
      "601168 当前人气排名第64名 详情\n",
      "300464 当前人气排名第270名 详情\n",
      "300046 当前人气排名第75名 详情\n",
      "002466 当前人气排名第17名 详情\n",
      "300746 当前人气排名第1086名 详情\n",
      "600335 当前人气排名第1238名 详情\n",
      "600888 当前人气排名第604名 详情\n",
      "002272 当前人气排名第1241名 详情\n",
      "002909 当前人气排名第1361名 详情\n",
      "603035 当前人气排名第935名 详情\n",
      "300327 当前人气排名第118名 详情\n",
      "600961 当前人气排名第1203名 详情\n",
      "002825 当前人气排名第2093名 详情\n",
      "600303 当前人气排名第1039名 详情\n",
      "000612 当前人气排名第203名 详情\n",
      "601388 当前人气排名第320名 详情\n",
      "002516 当前人气排名第1706名 详情\n",
      "300315 当前人气排名第346名 详情\n",
      "000021 当前人气排名第241名 详情\n",
      "300139 当前人气排名第248名 详情\n",
      "300739 当前人气排名第763名 详情\n",
      "timeout\n",
      "timeout\n",
      "300074 当前人气排名第1859名 详情\n",
      "002428 当前人气排名第347名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300323 当前人气排名第283名 详情\n",
      "600711 当前人气排名第355名 详情\n",
      "300467 当前人气排名第1224名 详情\n",
      "600197 当前人气排名第670名 详情\n",
      "300686 当前人气排名第1432名 详情\n",
      "300429 当前人气排名第399名 详情\n",
      "002745 当前人气排名第687名 详情\n",
      "300293 当前人气排名第278名 详情\n",
      "300706 当前人气排名第771名 详情\n",
      "300390 当前人气排名第1024名 详情\n",
      "300249 当前人气排名第171名 详情\n",
      "300271 当前人气排名第500名 详情\n",
      "002172 当前人气排名第119名 详情\n",
      "002118 当前人气排名第656名 详情\n",
      "300637 当前人气排名第846名 详情\n",
      "000766 当前人气排名第1992名 详情\n",
      "300735 当前人气排名第1001名 详情\n",
      "300094 当前人气排名第1451名 详情\n",
      "600026 当前人气排名第453名 详情\n",
      "timeout\n",
      "timeout\n",
      "300305 当前人气排名第1592名 详情\n",
      "timeout\n",
      "timeout\n",
      "timeout\n",
      "300022 当前人气排名第309名 详情\n",
      "002695 当前人气排名第1072名 详情\n",
      "000523 当前人气排名第1205名 详情\n",
      "600422 当前人气排名第1053名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300562 当前人气排名第945名 详情\n",
      "603936 当前人气排名第1655名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300200 当前人气排名第335名 详情\n",
      "300240 当前人气排名第924名 详情\n",
      "603167 当前人气排名第929名 详情\n",
      "timeout\n",
      "000633 当前人气排名第2812名 详情\n",
      "300456 当前人气排名第258名 详情\n",
      "300201 当前人气排名第1800名 详情\n",
      "000021 当前人气排名第242名 详情\n",
      "002458 当前人气排名第867名 详情\n",
      "002392 当前人气排名第1651名 详情\n",
      "600305 当前人气排名第193名 详情\n",
      "600753 当前人气排名第273名 详情\n",
      "300043 当前人气排名第1702名 详情\n",
      "002946 当前人气排名第605名 详情\n",
      "300692 当前人气排名第1745名 详情\n",
      "300287 当前人气排名第296名 详情\n",
      "300054 当前人气排名第352名 详情\n",
      "000878 当前人气排名第287名 详情\n",
      "002617 当前人气排名第16名 详情\n",
      "000655 当前人气排名第1545名 详情\n",
      "300123 当前人气排名第158名 详情\n",
      "002141 当前人气排名第304名 详情\n",
      "600171 当前人气排名第591名 详情\n",
      "300657 当前人气排名第951名 详情\n",
      "002517 当前人气排名第925名 详情\n",
      "002028 当前人气排名第572名 详情\n",
      "300296 当前人气排名第416名 详情\n",
      "002234 当前人气排名第1945名 详情\n",
      "002369 当前人气排名第1550名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300115 当前人气排名第440名 详情\n",
      "002694 当前人气排名第2845名 详情\n",
      "timeout\n",
      "300170 当前人气排名第979名 详情\n",
      "300148 当前人气排名第1943名 详情\n",
      "600460 当前人气排名第174名 详情\n",
      "timeout\n",
      "timeout\n",
      "002436 当前人气排名第256名 详情\n",
      "300342 当前人气排名第763名 详情\n",
      "002707 当前人气排名第1427名 详情\n",
      "300293 当前人气排名第283名 详情\n",
      "002079 当前人气排名第625名 详情\n",
      "300706 当前人气排名第769名 详情\n",
      "002928 当前人气排名第330名 详情\n",
      "300120 当前人气排名第456名 详情\n",
      "300088 当前人气排名第220名 详情\n",
      "002385 当前人气排名第266名 详情\n",
      "300703 当前人气排名第1814名 详情\n",
      "600360 当前人气排名第155名 详情\n",
      "603985 当前人气排名第1446名 详情\n",
      "300460 当前人气排名第1605名 详情\n",
      "002235 当前人气排名第1281名 详情\n",
      "002635 当前人气排名第708名 详情\n",
      "300241 当前人气排名第1799名 详情\n",
      "600291 当前人气排名第735名 详情\n",
      "002449 当前人气排名第608名 详情\n",
      "002214 当前人气排名第842名 详情\n",
      "000038 当前人气排名第1019名 详情\n",
      "300045 当前人气排名第809名 详情\n",
      "300303 当前人气排名第750名 详情\n",
      "300182 当前人气排名第1326名 详情\n",
      "300042 当前人气排名第1622名 详情\n",
      "002351 当前人气排名第433名 详情\n",
      "300271 当前人气排名第499名 详情\n",
      "300305 当前人气排名第1578名 详情\n",
      "002695 当前人气排名第1073名 详情\n",
      "002458 当前人气排名第871名 详情\n",
      "600753 当前人气排名第270名 详情\n",
      "300043 当前人气排名第1704名 详情\n",
      "300692 当前人气排名第1727名 详情\n",
      "300287 当前人气排名第296名 详情\n",
      "300054 当前人气排名第352名 详情\n",
      "002028 当前人气排名第572名 详情\n",
      "002694 当前人气排名第2848名 详情\n",
      "300120 当前人气排名第456名 详情\n",
      "002385 当前人气排名第269名 详情\n",
      "600291 当前人气排名第740名 详情\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in csv_data.code.tolist():\n",
    "    get_pop_rank(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Unnamed: 0    ts_code    code    name area industry  list_date  \\\n",
      "0              0  000001.SZ       1    平安银行   深圳       银行   19910403   \n",
      "1              1  000002.SZ       2     万科A   深圳     全国地产   19910129   \n",
      "2              2  000004.SZ       4    国农科技   深圳      互联网   19910114   \n",
      "3              3  000005.SZ       5    世纪星源   深圳     环境保护   19901210   \n",
      "4              4  000006.SZ       6    深振业A   深圳     区域地产   19920427   \n",
      "5              5  000007.SZ       7     全新好   深圳     酒店餐饮   19920413   \n",
      "6              6  000008.SZ       8    神州高铁   北京     运输设备   19920507   \n",
      "7              7  000009.SZ       9    中国宝安   深圳      综合类   19910625   \n",
      "8              8  000010.SZ      10    美丽生态   深圳     建筑工程   19951027   \n",
      "9              9  000011.SZ      11    深物业A   深圳     区域地产   19920330   \n",
      "10            10  000012.SZ      12     南玻A   深圳       玻璃   19920228   \n",
      "11            11  000014.SZ      14    沙河股份   深圳     全国地产   19920602   \n",
      "12            12  000016.SZ      16    深康佳A   深圳     家用电器   19920327   \n",
      "13            13  000019.SZ      19    深粮控股   深圳     其他商业   19921012   \n",
      "14            14  000020.SZ      20    深华发A   深圳      元器件   19920428   \n",
      "15            15  000021.SZ      21     深科技   深圳     IT设备   19940202   \n",
      "16            16  000023.SZ      23    深天地A   深圳     其他建材   19930429   \n",
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      "000407 东方财富人气榜  · 胜利股份即时排名第 548 名\n",
      "000411 东方财富人气榜  · 英特集团即时排名第 608 名\n",
      "000413 东方财富人气榜  · 东旭光电即时排名第 540 名\n",
      "000415 东方财富人气榜  · 渤海租赁即时排名第 2710 名\n",
      "000416 东方财富人气榜  · 民生控股即时排名第 3074 名\n",
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      "000419 东方财富人气榜  · 通程控股即时排名第 3818 名\n",
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      "000700 东方财富人气榜  · 模塑科技即时排名第 934 名\n",
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      "002041 东方财富人气榜  · 登海种业即时排名第 717 名\n",
      "002042 东方财富人气榜  · 华孚时尚即时排名第 2942 名\n",
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      "002049 东方财富人气榜  · 紫光国微即时排名第 241 名\n",
      "002050 东方财富人气榜  · 三花智控即时排名第 426 名\n",
      "002051 东方财富人气榜  · 中工国际即时排名第 2548 名\n",
      "002053 东方财富人气榜  · 云南能投即时排名第 3579 名\n",
      "002054 东方财富人气榜  · 德美化工即时排名第 997 名\n",
      "002055 东方财富人气榜  · 得润电子即时排名第 723 名\n",
      "002056 东方财富人气榜  · 横店东磁即时排名第 557 名\n",
      "002057 东方财富人气榜  · 中钢天源即时排名第 1053 名\n",
      "002058 东方财富人气榜  · 威尔泰即时排名第 3951 名\n",
      "002059 东方财富人气榜  · 云南旅游即时排名第 3028 名\n",
      "002060 东方财富人气榜  · 粤水电即时排名第 2700 名\n",
      "002061 东方财富人气榜  · 浙江交科即时排名第 1675 名\n",
      "002062 东方财富人气榜  · 宏润建设即时排名第 2984 名\n",
      "002063 东方财富人气榜  · 远光软件即时排名第 2111 名\n",
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      "002066 东方财富人气榜  · 瑞泰科技即时排名第 4001 名\n",
      "002067 东方财富人气榜  · 景兴纸业即时排名第 1068 名\n",
      "002068 东方财富人气榜  · 黑猫股份即时排名第 185 名\n",
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      "002073 东方财富人气榜  · 软控股份即时排名第 1457 名\n",
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      "002080 东方财富人气榜  · 中材科技即时排名第 767 名\n",
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      "002093 东方财富人气榜  · 国脉科技即时排名第 1982 名\n",
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      "002095 东方财富人气榜  · 生意宝即时排名第 3631 名\n",
      "002096 东方财富人气榜  · 南岭民爆即时排名第 101 名\n",
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      "300398 东方财富人气榜  · 飞凯材料即时排名第 1927 名\n",
      "300399 东方财富人气榜  · 京天利即时排名第 2748 名\n",
      "300400 东方财富人气榜  · 劲拓股份即时排名第 2095 名\n",
      "300401 东方财富人气榜  · 花园生物即时排名第 2501 名\n",
      "300402 东方财富人气榜  · 宝色股份即时排名第 1182 名\n",
      "300403 东方财富人气榜  · 汉宇集团即时排名第 554 名\n",
      "300404 东方财富人气榜  · 博济医药即时排名第 3374 名\n",
      "300405 东方财富人气榜  · 科隆股份即时排名第 1891 名\n",
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      "300407 东方财富人气榜  · 凯发电气即时排名第 1573 名\n",
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      "300620 东方财富人气榜  · 光库科技即时排名第 2464 名\n",
      "300621 东方财富人气榜  · 维业股份即时排名第 3456 名\n",
      "300622 东方财富人气榜  · 博士眼镜即时排名第 2236 名\n",
      "300623 东方财富人气榜  · 捷捷微电即时排名第 106 名\n",
      "300624 东方财富人气榜  · 万兴科技即时排名第 1674 名\n",
      "300625 东方财富人气榜  · 三雄极光即时排名第 2533 名\n",
      "300626 东方财富人气榜  · 华瑞股份即时排名第 2311 名\n",
      "300627 东方财富人气榜  · 华测导航即时排名第 2295 名\n",
      "300628 东方财富人气榜  · 亿联网络即时排名第 1904 名\n",
      "300629 东方财富人气榜  · 新劲刚即时排名第 2526 名\n",
      "300630 东方财富人气榜  · 普利制药即时排名第 2692 名\n",
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      "300851 东方财富人气榜  · 交大思诺即时排名第 3290 名\n",
      "300852 东方财富人气榜  · 四会富仕即时排名第 1440 名\n",
      "300853 东方财富人气榜  · 申昊科技即时排名第 1320 名\n",
      "300855 东方财富人气榜  · 图南股份即时排名第 252 名\n",
      "300856 东方财富人气榜  · 科思股份即时排名第 1576 名\n",
      "300857 东方财富人气榜  · 协创数据即时排名第 1612 名\n",
      "300858 东方财富人气榜  · 科拓生物即时排名第 2231 名\n",
      "300859 东方财富人气榜  · 西域旅游即时排名第 1830 名\n",
      "300860 东方财富人气榜  · 锋尚文化即时排名第 1486 名\n",
      "300861 东方财富人气榜  · 美畅股份即时排名第 1923 名\n",
      "300862 东方财富人气榜  · 蓝盾光电即时排名第 1948 名\n",
      "300863 东方财富人气榜  · 卡倍亿即时排名第 467 名\n",
      "300864 东方财富人气榜  · 南大环境即时排名第 2237 名\n",
      "300865 东方财富人气榜  · 大宏立即时排名第 2224 名\n",
      "300866 东方财富人气榜  · 安克创新即时排名第 870 名\n",
      "300867 东方财富人气榜  · 圣元环保即时排名第 1205 名\n",
      "300868 东方财富人气榜  · 杰美特即时排名第 1805 名\n",
      "300869 东方财富人气榜  · 康泰医学即时排名第 17 名\n",
      "300870 东方财富人气榜  · 欧陆通即时排名第 296 名\n",
      "300871 东方财富人气榜  · 回盛生物即时排名第 1483 名\n",
      "300872 东方财富人气榜  · 天阳科技即时排名第 942 名\n",
      "300873 东方财富人气榜  · 海晨股份即时排名第 1732 名\n",
      "300875 东方财富人气榜  · 捷强装备即时排名第 1814 名\n",
      "300876 东方财富人气榜  · 蒙泰高新即时排名第 193 名\n",
      "300877 东方财富人气榜  · 金春股份即时排名第 956 名\n",
      "300878 东方财富人气榜  · 维康药业即时排名第 691 名\n",
      "300879 东方财富人气榜  · 大叶股份即时排名第 1723 名\n",
      "300880 东方财富人气榜  · 迦南智能即时排名第 911 名\n",
      "300881 东方财富人气榜  · 盛德鑫泰即时排名第 1041 名\n",
      "300882 东方财富人气榜  · 万胜智能即时排名第 1155 名\n",
      "300883 东方财富人气榜  · 龙利得即时排名第 724 名\n",
      "300884 东方财富人气榜  · 狄耐克即时排名第 490 名\n",
      "300885 东方财富人气榜  · 海昌新材即时排名第 1734 名\n",
      "300886 东方财富人气榜  · 华业香料即时排名第 1504 名\n",
      "300887 东方财富人气榜  · 谱尼测试即时排名第 736 名\n",
      "300888 东方财富人气榜  · 稳健医疗即时排名第 387 名\n",
      "300889 东方财富人气榜  · 爱克股份即时排名第 1794 名\n",
      "300890 东方财富人气榜  · 翔丰华即时排名第 238 名\n",
      "300891 东方财富人气榜  · 惠云钛业即时排名第 209 名\n",
      "300892 东方财富人气榜  · 品渥食品即时排名第 732 名\n",
      "300893 东方财富人气榜  · 松原股份即时排名第 855 名\n",
      "300895 东方财富人气榜  · 铜牛信息即时排名第 971 名\n",
      "300896 东方财富人气榜  · 爱美客即时排名第 424 名\n",
      "300897 东方财富人气榜  · 山科智能即时排名第 853 名\n",
      "300898 东方财富人气榜  · 熊猫乳品即时排名第 835 名\n",
      "300899 东方财富人气榜  · 上海凯鑫即时排名第 1217 名\n",
      "300900 东方财富人气榜  · 广联航空即时排名第 362 名\n",
      "300901 东方财富人气榜  · 中胤时尚即时排名第 628 名\n",
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      "300906 东方财富人气榜  · 日月明即时排名第 1119 名\n",
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      "600066 东方财富人气榜  · 宇通客车即时排名第 702 名\n",
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      "600192 东方财富人气榜  · 长城电工即时排名第 2674 名\n",
      "600195 东方财富人气榜  · 中牧股份即时排名第 1937 名\n",
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      "600207 东方财富人气榜  · 安彩高科即时排名第 1420 名\n",
      "600208 东方财富人气榜  · 新湖中宝即时排名第 1792 名\n",
      "600210 东方财富人气榜  · 紫江企业即时排名第 1959 名\n",
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      "600216 东方财富人气榜  · 浙江医药即时排名第 1570 名\n",
      "600217 东方财富人气榜  · 中再资环即时排名第 2323 名\n",
      "600218 东方财富人气榜  · 全柴动力即时排名第 1590 名\n",
      "600219 东方财富人气榜  · 南山铝业即时排名第 329 名\n",
      "600220 东方财富人气榜  · 江苏阳光即时排名第 2255 名\n",
      "600221 东方财富人气榜  · 海航控股即时排名第 1369 名\n",
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      "600223 东方财富人气榜  · 鲁商发展即时排名第 1077 名\n",
      "600227 东方财富人气榜  · 圣济堂即时排名第 2668 名\n",
      "600229 东方财富人气榜  · 城市传媒即时排名第 3428 名\n",
      "600230 东方财富人气榜  · 沧州大化即时排名第 1927 名\n",
      "600231 东方财富人气榜  · 凌钢股份即时排名第 1777 名\n",
      "600232 东方财富人气榜  · 金鹰股份即时排名第 3550 名\n",
      "600233 东方财富人气榜  · 圆通速递即时排名第 1092 名\n",
      "600235 东方财富人气榜  · 民丰特纸即时排名第 907 名\n",
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      "600533 东方财富人气榜  · 栖霞建设即时排名第 3176 名\n",
      "600535 东方财富人气榜  · 天士力即时排名第 1508 名\n",
      "600536 东方财富人气榜  · 中国软件即时排名第 585 名\n",
      "600537 东方财富人气榜  · 亿晶光电即时排名第 1727 名\n",
      "600538 东方财富人气榜  · 国发股份即时排名第 3950 名\n",
      "600540 东方财富人气榜  · 新赛股份即时排名第 2530 名\n",
      "600543 东方财富人气榜  · 莫高股份即时排名第 107 名\n",
      "600545 东方财富人气榜  · 卓郎智能即时排名第 3218 名\n",
      "600546 东方财富人气榜  · 山煤国际即时排名第 246 名\n",
      "600547 东方财富人气榜  · 山东黄金即时排名第 510 名\n",
      "600548 东方财富人气榜  · 深高速即时排名第 2908 名\n",
      "600549 东方财富人气榜  · 厦门钨业即时排名第 369 名\n",
      "600550 东方财富人气榜  · 保变电气即时排名第 2155 名\n",
      "600551 东方财富人气榜  · 时代出版即时排名第 3837 名\n",
      "600552 东方财富人气榜  · 凯盛科技即时排名第 2566 名\n",
      "600556 东方财富人气榜  · 天下秀即时排名第 2474 名\n",
      "600557 东方财富人气榜  · 康缘药业即时排名第 3331 名\n",
      "600558 东方财富人气榜  · 大西洋即时排名第 2104 名\n",
      "600559 东方财富人气榜  · 老白干酒即时排名第 10 名\n",
      "600560 东方财富人气榜  · 金自天正即时排名第 2729 名\n",
      "600561 东方财富人气榜  · 江西长运即时排名第 3470 名\n",
      "600562 东方财富人气榜  · 国睿科技即时排名第 2510 名\n",
      "600563 东方财富人气榜  · 法拉电子即时排名第 1026 名\n",
      "600565 东方财富人气榜  · 迪马股份即时排名第 2399 名\n",
      "600566 东方财富人气榜  · 济川药业即时排名第 1727 名\n",
      "600567 东方财富人气榜  · 山鹰国际即时排名第 544 名\n",
      "600569 东方财富人气榜  · 安阳钢铁即时排名第 1339 名\n",
      "600570 东方财富人气榜  · 恒生电子即时排名第 595 名\n",
      "600571 东方财富人气榜  · 信雅达即时排名第 1170 名\n",
      "600572 东方财富人气榜  · 康恩贝即时排名第 1670 名\n",
      "600573 东方财富人气榜  · 惠泉啤酒即时排名第 330 名\n",
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      "600576 东方财富人气榜  · 祥源文化即时排名第 3562 名\n",
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      "600581 东方财富人气榜  · 八一钢铁即时排名第 382 名\n",
      "600582 东方财富人气榜  · 天地科技即时排名第 1151 名\n",
      "600583 东方财富人气榜  · 海油工程即时排名第 1385 名\n",
      "600584 东方财富人气榜  · 长电科技即时排名第 57 名\n",
      "600585 东方财富人气榜  · 海螺水泥即时排名第 150 名\n",
      "600586 东方财富人气榜  · 金晶科技即时排名第 869 名\n",
      "600587 东方财富人气榜  · 新华医疗即时排名第 2563 名\n",
      "600588 东方财富人气榜  · 用友网络即时排名第 535 名\n",
      "600589 东方财富人气榜  · 广东榕泰即时排名第 2476 名\n",
      "600590 东方财富人气榜  · 泰豪科技即时排名第 1612 名\n",
      "600592 东方财富人气榜  · 龙溪股份即时排名第 3779 名\n",
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      "600664 东方财富人气榜  · 哈药股份即时排名第 2486 名\n",
      "600665 东方财富人气榜  · 天地源即时排名第 3698 名\n",
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      "600707 东方财富人气榜  · 彩虹股份即时排名第 2375 名\n",
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      "600711 东方财富人气榜  · 盛屯矿业即时排名第 367 名\n",
      "600712 东方财富人气榜  · 南宁百货即时排名第 2495 名\n",
      "600713 东方财富人气榜  · 南京医药即时排名第 3150 名\n",
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      "600722 东方财富人气榜  · 金牛化工即时排名第 32 名\n",
      "600723 东方财富人气榜  · 首商股份即时排名第 2701 名\n",
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      "600804 东方财富人气榜  · 鹏博士即时排名第 490 名\n",
      "600805 东方财富人气榜  · 悦达投资即时排名第 1671 名\n",
      "600807 东方财富人气榜  · 济南高新即时排名第 1911 名\n",
      "600808 东方财富人气榜  · 马钢股份即时排名第 1292 名\n",
      "600809 东方财富人气榜  · 山西汾酒即时排名第 340 名\n",
      "600810 东方财富人气榜  · 神马股份即时排名第 712 名\n",
      "600811 东方财富人气榜  · 东方集团即时排名第 1203 名\n",
      "600812 东方财富人气榜  · 华北制药即时排名第 833 名\n",
      "600814 东方财富人气榜  · 杭州解百即时排名第 3437 名\n",
      "600818 东方财富人气榜  · 中路股份即时排名第 799 名\n",
      "600819 东方财富人气榜  · 耀皮玻璃即时排名第 2668 名\n",
      "600820 东方财富人气榜  · 隧道股份即时排名第 2021 名\n",
      "600822 东方财富人气榜  · 上海物贸即时排名第 3404 名\n",
      "600823 东方财富人气榜  · 世茂股份即时排名第 3138 名\n",
      "600824 东方财富人气榜  · 益民集团即时排名第 3841 名\n",
      "600825 东方财富人气榜  · 新华传媒即时排名第 3643 名\n",
      "600826 东方财富人气榜  · 兰生股份即时排名第 3371 名\n",
      "600827 东方财富人气榜  · 百联股份即时排名第 1739 名\n",
      "600828 东方财富人气榜  · 茂业商业即时排名第 3580 名\n",
      "600829 东方财富人气榜  · 人民同泰即时排名第 3439 名\n",
      "600830 东方财富人气榜  · 香溢融通即时排名第 3338 名\n",
      "600831 东方财富人气榜  · 广电网络即时排名第 2017 名\n",
      "600833 东方财富人气榜  · 第一医药即时排名第 2878 名\n",
      "600834 东方财富人气榜  · 申通地铁即时排名第 3063 名\n",
      "600835 东方财富人气榜  · 上海机电即时排名第 1269 名\n",
      "600837 东方财富人气榜  · 海通证券即时排名第 303 名\n",
      "600838 东方财富人气榜  · 上海九百即时排名第 2427 名\n",
      "600839 东方财富人气榜  · 四川长虹即时排名第 1486 名\n",
      "600841 东方财富人气榜  · 上柴股份即时排名第 745 名\n",
      "600843 东方财富人气榜  · 上工申贝即时排名第 4019 名\n",
      "600844 东方财富人气榜  · 丹化科技即时排名第 1997 名\n",
      "600845 东方财富人气榜  · 宝信软件即时排名第 1661 名\n",
      "600846 东方财富人气榜  · 同济科技即时排名第 2140 名\n",
      "600847 东方财富人气榜  · 万里股份即时排名第 3782 名\n",
      "600848 东方财富人气榜  · 上海临港即时排名第 2829 名\n",
      "600850 东方财富人气榜  · 华东电脑即时排名第 2947 名\n",
      "600851 东方财富人气榜  · 海欣股份即时排名第 3910 名\n",
      "600853 东方财富人气榜  · 龙建股份即时排名第 2618 名\n",
      "600854 东方财富人气榜  · 春兰股份即时排名第 3234 名\n",
      "600855 东方财富人气榜  · 航天长峰即时排名第 1546 名\n",
      "600857 东方财富人气榜  · 宁波中百即时排名第 3992 名\n",
      "600858 东方财富人气榜  · 银座股份即时排名第 3666 名\n",
      "600859 东方财富人气榜  · 王府井即时排名第 911 名\n",
      "600861 东方财富人气榜  · 北京城乡即时排名第 1555 名\n",
      "600862 东方财富人气榜  · 中航高科即时排名第 910 名\n",
      "600863 东方财富人气榜  · 内蒙华电即时排名第 2747 名\n",
      "600864 东方财富人气榜  · 哈投股份即时排名第 1529 名\n",
      "600865 东方财富人气榜  · 百大集团即时排名第 3258 名\n",
      "600866 东方财富人气榜  · 星湖科技即时排名第 2846 名\n",
      "600867 东方财富人气榜  · 通化东宝即时排名第 959 名\n",
      "600868 东方财富人气榜  · 梅雁吉祥即时排名第 1770 名\n",
      "600869 东方财富人气榜  · 智慧能源即时排名第 1630 名\n",
      "600871 东方财富人气榜  · 石化油服即时排名第 1927 名\n",
      "600872 东方财富人气榜  · 中炬高新即时排名第 1393 名\n",
      "600873 东方财富人气榜  · 梅花生物即时排名第 1427 名\n",
      "600874 东方财富人气榜  · 创业环保即时排名第 3136 名\n",
      "600875 东方财富人气榜  · 东方电气即时排名第 725 名\n",
      "600876 东方财富人气榜  · 洛阳玻璃即时排名第 1275 名\n",
      "600879 东方财富人气榜  · 航天电子即时排名第 581 名\n",
      "600880 东方财富人气榜  · 博瑞传播即时排名第 3080 名\n",
      "600881 东方财富人气榜  · 亚泰集团即时排名第 3203 名\n",
      "600882 东方财富人气榜  · 妙可蓝多即时排名第 1136 名\n",
      "600883 东方财富人气榜  · 博闻科技即时排名第 3594 名\n",
      "600884 东方财富人气榜  · 杉杉股份即时排名第 311 名\n",
      "600885 东方财富人气榜  · 宏发股份即时排名第 1591 名\n",
      "600886 东方财富人气榜  · 国投电力即时排名第 1823 名\n",
      "600887 东方财富人气榜  · 伊利股份即时排名第 148 名\n",
      "600888 东方财富人气榜  · 新疆众和即时排名第 515 名\n",
      "600889 东方财富人气榜  · 南京化纤即时排名第 3330 名\n",
      "600890 东方财富人气榜  · 中房股份即时排名第 3328 名\n",
      "600893 东方财富人气榜  · 航发动力即时排名第 185 名\n",
      "600894 东方财富人气榜  · 广日股份即时排名第 1790 名\n",
      "600895 东方财富人气榜  · 张江高科即时排名第 1274 名\n",
      "600896 东方财富人气榜  · 览海医疗即时排名第 3777 名\n",
      "600897 东方财富人气榜  · 厦门空港即时排名第 2625 名\n",
      "600900 东方财富人气榜  · 长江电力即时排名第 669 名\n",
      "600901 东方财富人气榜  · 江苏租赁即时排名第 1592 名\n",
      "600903 东方财富人气榜  · 贵州燃气即时排名第 862 名\n",
      "600908 东方财富人气榜  · 无锡银行即时排名第 1636 名\n",
      "600909 东方财富人气榜  · 华安证券即时排名第 636 名\n",
      "600917 东方财富人气榜  · 重庆燃气即时排名第 2045 名\n",
      "600918 东方财富人气榜  · 中泰证券即时排名第 124 名\n",
      "600919 东方财富人气榜  · 江苏银行即时排名第 1263 名\n",
      "600926 东方财富人气榜  · 杭州银行即时排名第 451 名\n",
      "600928 东方财富人气榜  · 西安银行即时排名第 2115 名\n",
      "600929 东方财富人气榜  · 雪天盐业即时排名第 1321 名\n",
      "600933 东方财富人气榜  · 爱柯迪即时排名第 1119 名\n",
      "600936 东方财富人气榜  · 广西广电即时排名第 3593 名\n",
      "600939 东方财富人气榜  · 重庆建工即时排名第 3811 名\n",
      "600956 东方财富人气榜  · 新天绿能即时排名第 926 名\n",
      "600958 东方财富人气榜  · 东方证券即时排名第 598 名\n",
      "600959 东方财富人气榜  · 江苏有线即时排名第 1878 名\n",
      "600960 东方财富人气榜  · 渤海汽车即时排名第 939 名\n",
      "600961 东方财富人气榜  · 株冶集团即时排名第 665 名\n",
      "600962 东方财富人气榜  · 国投中鲁即时排名第 3632 名\n",
      "600963 东方财富人气榜  · 岳阳林纸即时排名第 1319 名\n",
      "600965 东方财富人气榜  · 福成股份即时排名第 3764 名\n",
      "600966 东方财富人气榜  · 博汇纸业即时排名第 485 名\n",
      "600967 东方财富人气榜  · 内蒙一机即时排名第 1696 名\n",
      "600968 东方财富人气榜  · 海油发展即时排名第 1118 名\n",
      "600969 东方财富人气榜  · 郴电国际即时排名第 3485 名\n",
      "600970 东方财富人气榜  · 中材国际即时排名第 159 名\n",
      "600971 东方财富人气榜  · 恒源煤电即时排名第 528 名\n",
      "600973 东方财富人气榜  · 宝胜股份即时排名第 2784 名\n",
      "600975 东方财富人气榜  · 新五丰即时排名第 1939 名\n",
      "600976 东方财富人气榜  · 健民集团即时排名第 2839 名\n",
      "600977 东方财富人气榜  · 中国电影即时排名第 1253 名\n",
      "600979 东方财富人气榜  · 广安爱众即时排名第 2689 名\n",
      "600980 东方财富人气榜  · 北矿科技即时排名第 932 名\n",
      "600981 东方财富人气榜  · 汇鸿集团即时排名第 3237 名\n",
      "600982 东方财富人气榜  · 宁波热电即时排名第 2131 名\n",
      "600983 东方财富人气榜  · 惠而浦即时排名第 821 名\n",
      "600984 东方财富人气榜  · 建设机械即时排名第 1373 名\n",
      "600985 东方财富人气榜  · 淮北矿业即时排名第 365 名\n",
      "600986 东方财富人气榜  · 科达股份即时排名第 1693 名\n",
      "600987 东方财富人气榜  · 航民股份即时排名第 2289 名\n",
      "600988 东方财富人气榜  · 赤峰黄金即时排名第 339 名\n",
      "600989 东方财富人气榜  · 宝丰能源即时排名第 333 名\n",
      "600990 东方财富人气榜  · 四创电子即时排名第 2719 名\n",
      "600992 东方财富人气榜  · 贵绳股份即时排名第 3950 名\n",
      "600993 东方财富人气榜  · 马应龙即时排名第 573 名\n",
      "600995 东方财富人气榜  · 文山电力即时排名第 2034 名\n",
      "600996 东方财富人气榜  · 贵广网络即时排名第 3665 名\n",
      "600997 东方财富人气榜  · 开滦股份即时排名第 476 名\n",
      "600998 东方财富人气榜  · 九州通即时排名第 1872 名\n",
      "600999 东方财富人气榜  · 招商证券即时排名第 361 名\n",
      "601000 东方财富人气榜  · 唐山港即时排名第 2026 名\n",
      "601001 东方财富人气榜  · 大同煤业即时排名第 18 名\n",
      "601002 东方财富人气榜  · 晋亿实业即时排名第 2564 名\n",
      "601003 东方财富人气榜  · 柳钢股份即时排名第 1475 名\n",
      "601005 东方财富人气榜  · 重庆钢铁即时排名第 1807 名\n",
      "601006 东方财富人气榜  · 大秦铁路即时排名第 1060 名\n",
      "601007 东方财富人气榜  · 金陵饭店即时排名第 3827 名\n",
      "601008 东方财富人气榜  · 连云港即时排名第 324 名\n",
      "601009 东方财富人气榜  · 南京银行即时排名第 716 名\n",
      "601010 东方财富人气榜  · 文峰股份即时排名第 3306 名\n",
      "601011 东方财富人气榜  · 宝泰隆即时排名第 527 名\n",
      "601012 东方财富人气榜  · 隆基股份即时排名第 78 名\n",
      "601015 东方财富人气榜  · 陕西黑猫即时排名第 417 名\n",
      "601016 东方财富人气榜  · 节能风电即时排名第 1150 名\n",
      "601018 东方财富人气榜  · 宁波港即时排名第 1526 名\n",
      "601019 东方财富人气榜  · 山东出版即时排名第 3069 名\n",
      "601020 东方财富人气榜  · 华钰矿业即时排名第 848 名\n",
      "601021 东方财富人气榜  · 春秋航空即时排名第 1357 名\n",
      "601028 东方财富人气榜  · 玉龙股份即时排名第 3631 名\n",
      "601038 东方财富人气榜  · 一拖股份即时排名第 2390 名\n",
      "601058 东方财富人气榜  · 赛轮轮胎即时排名第 704 名\n",
      "601066 东方财富人气榜  · 中信建投即时排名第 197 名\n",
      "601068 东方财富人气榜  · 中铝国际即时排名第 1322 名\n",
      "601069 东方财富人气榜  · 西部黄金即时排名第 1732 名\n",
      "601077 东方财富人气榜  · 渝农商行即时排名第 647 名\n",
      "601086 东方财富人气榜  · 国芳集团即时排名第 3594 名\n",
      "601088 东方财富人气榜  · 中国神华即时排名第 117 名\n",
      "601098 东方财富人气榜  · 中南传媒即时排名第 2400 名\n",
      "601099 东方财富人气榜  · 太平洋即时排名第 322 名\n",
      "601100 东方财富人气榜  · 恒立液压即时排名第 245 名\n",
      "601101 东方财富人气榜  · 昊华能源即时排名第 731 名\n",
      "601106 东方财富人气榜  · 中国一重即时排名第 1867 名\n",
      "601107 东方财富人气榜  · 四川成渝即时排名第 3950 名\n",
      "601108 东方财富人气榜  · 财通证券即时排名第 262 名\n",
      "601111 东方财富人气榜  · 中国国航即时排名第 772 名\n",
      "601116 东方财富人气榜  · 三江购物即时排名第 3562 名\n",
      "601117 东方财富人气榜  · 中国化学即时排名第 344 名\n",
      "601118 东方财富人气榜  · 海南橡胶即时排名第 956 名\n",
      "601126 东方财富人气榜  · 四方股份即时排名第 1619 名\n",
      "601127 东方财富人气榜  · 小康股份即时排名第 14 名\n",
      "601128 东方财富人气榜  · 常熟银行即时排名第 1410 名\n",
      "601137 东方财富人气榜  · 博威合金即时排名第 1565 名\n",
      "601138 东方财富人气榜  · 工业富联即时排名第 614 名\n",
      "601139 东方财富人气榜  · 深圳燃气即时排名第 1663 名\n",
      "601155 东方财富人气榜  · 新城控股即时排名第 1987 名\n",
      "601158 东方财富人气榜  · 重庆水务即时排名第 2441 名\n",
      "601162 东方财富人气榜  · 天风证券即时排名第 455 名\n",
      "601163 东方财富人气榜  · 三角轮胎即时排名第 1175 名\n",
      "601166 东方财富人气榜  · 兴业银行即时排名第 101 名\n",
      "601168 东方财富人气榜  · 西部矿业即时排名第 141 名\n",
      "601169 东方财富人气榜  · 北京银行即时排名第 1076 名\n",
      "601177 东方财富人气榜  · 杭齿前进即时排名第 2897 名\n",
      "601179 东方财富人气榜  · 中国西电即时排名第 1174 名\n",
      "601186 东方财富人气榜  · 中国铁建即时排名第 658 名\n",
      "601187 东方财富人气榜  · 厦门银行即时排名第 88 名\n",
      "601188 东方财富人气榜  · 龙江交通即时排名第 3659 名\n",
      "601198 东方财富人气榜  · 东兴证券即时排名第 1080 名\n",
      "601199 东方财富人气榜  · 江南水务即时排名第 3427 名\n",
      "601200 东方财富人气榜  · 上海环境即时排名第 1833 名\n",
      "601208 东方财富人气榜  · 东材科技即时排名第 1287 名\n",
      "601211 东方财富人气榜  · 国泰君安即时排名第 244 名\n",
      "601212 东方财富人气榜  · 白银有色即时排名第 504 名\n",
      "601216 东方财富人气榜  · 君正集团即时排名第 114 名\n",
      "601218 东方财富人气榜  · 吉鑫科技即时排名第 2582 名\n",
      "601222 东方财富人气榜  · 林洋能源即时排名第 992 名\n",
      "601225 东方财富人气榜  · 陕西煤业即时排名第 122 名\n",
      "601226 东方财富人气榜  · 华电重工即时排名第 3507 名\n",
      "601228 东方财富人气榜  · 广州港即时排名第 1397 名\n",
      "601229 东方财富人气榜  · 上海银行即时排名第 1297 名\n",
      "601231 东方财富人气榜  · 环旭电子即时排名第 1460 名\n",
      "601233 东方财富人气榜  · 桐昆股份即时排名第 360 名\n",
      "601236 东方财富人气榜  · 红塔证券即时排名第 919 名\n",
      "601238 东方财富人气榜  · 广汽集团即时排名第 74 名\n",
      "601288 东方财富人气榜  · 农业银行即时排名第 622 名\n",
      "601298 东方财富人气榜  · 青岛港即时排名第 1431 名\n",
      "601311 东方财富人气榜  · 骆驼股份即时排名第 695 名\n",
      "601318 东方财富人气榜  · 中国平安即时排名第 65 名\n",
      "601319 东方财富人气榜  · 中国人保即时排名第 624 名\n",
      "601326 东方财富人气榜  · 秦港股份即时排名第 2235 名\n",
      "601328 东方财富人气榜  · 交通银行即时排名第 820 名\n",
      "601330 东方财富人气榜  · 绿色动力即时排名第 2083 名\n",
      "601333 东方财富人气榜  · 广深铁路即时排名第 2991 名\n",
      "601336 东方财富人气榜  · 新华保险即时排名第 656 名\n",
      "601339 东方财富人气榜  · 百隆东方即时排名第 1654 名\n",
      "601360 东方财富人气榜  · 三六零即时排名第 507 名\n",
      "601366 东方财富人气榜  · 利群股份即时排名第 2420 名\n",
      "601368 东方财富人气榜  · 绿城水务即时排名第 3364 名\n",
      "601369 东方财富人气榜  · 陕鼓动力即时排名第 2920 名\n",
      "601375 东方财富人气榜  · 中原证券即时排名第 1634 名\n",
      "601377 东方财富人气榜  · 兴业证券即时排名第 58 名\n",
      "601388 东方财富人气榜  · 怡球资源即时排名第 319 名\n",
      "601390 东方财富人气榜  · 中国中铁即时排名第 646 名\n",
      "601398 东方财富人气榜  · 工商银行即时排名第 295 名\n",
      "601456 东方财富人气榜  · 国联证券即时排名第 4 名\n",
      "601500 东方财富人气榜  · 通用股份即时排名第 2714 名\n",
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    "print(csv_data)\n",
    "csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates()\n",
    "list_=[]\n",
    "date_start_1=datetime.now()\n",
    "\n",
    "for i in csv_data.code.tolist():\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    browser.set_page_load_timeout(15)\n",
    "    code,element=get_pop_rank(i,browser)\n",
    "    list_.append([code,element])\n",
    "    browser.quit()\n",
    "    \n",
    "df_paiming=pd.DataFrame(list_,columns=[\"code\",\"{}_paiming\".format(\"20201109\")])\n",
    "df_=pd.merge(csv_data,df_paiming,how='inner',on='code')    \n",
    "df_.to_csv(\"xx.txt\")\n",
    "date_end_1=datetime.now()\n",
    "print(\"用时\",(date_end_1-date_start_1))  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "df_.to_csv(\"xx.txt\",encoding=\"UTF-8\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style>\n",
       "    .dataframe thead tr:only-child th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>code</th>\n",
       "      <th>20201109_paiming</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>601233</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1156名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>300588</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第459名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>002202</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第193名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>000533</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1813名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>002889</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第2145名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>000004</td>\n",
       "      <td>timeout</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>603918</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1567名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
       "      <td>002149</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1251名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
       "      <td>300560</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1446名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>300733</td>\n",
       "      <td>timeout</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     code 20201109_paiming\n",
       "0  601233  当前人气排名第1156名 详情\n",
       "1  300588   当前人气排名第459名 详情\n",
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   "source": [
    "df_paiming=pd.DataFrame(list_,columns=[\"code\",\"{}_paiming\".format(\"20201109\")])\n",
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  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style>\n",
       "    .dataframe thead tr:only-child th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>code</th>\n",
       "      <th>和昨天比例</th>\n",
       "      <th>和MA120比例</th>\n",
       "      <th>运行time</th>\n",
       "      <th>fc时间</th>\n",
       "      <th>x1&lt;3.5%</th>\n",
       "      <th>实时价格</th>\n",
       "      <th>zk</th>\n",
       "      <th>zd</th>\n",
       "      <th>20201109_paiming</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>601233</td>\n",
       "      <td>4.544105</td>\n",
       "      <td>8.258015</td>\n",
       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.016494</td>\n",
       "      <td>16.37</td>\n",
       "      <td>15.795</td>\n",
       "      <td>15.820</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1156名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>300588</td>\n",
       "      <td>5.224077</td>\n",
       "      <td>6.793316</td>\n",
       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.053289</td>\n",
       "      <td>15.20</td>\n",
       "      <td>14.270</td>\n",
       "      <td>14.505</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第459名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>002202</td>\n",
       "      <td>4.680744</td>\n",
       "      <td>6.708193</td>\n",
       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.043974</td>\n",
       "      <td>12.28</td>\n",
       "      <td>11.605</td>\n",
       "      <td>11.760</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第193名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>000533</td>\n",
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       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.025568</td>\n",
       "      <td>3.52</td>\n",
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       "      <td>3.245</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1813名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>002889</td>\n",
       "      <td>4.445443</td>\n",
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       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.025299</td>\n",
       "      <td>29.25</td>\n",
       "      <td>27.600</td>\n",
       "      <td>27.575</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第2145名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>5</th>\n",
       "      <td>000004</td>\n",
       "      <td>4.980490</td>\n",
       "      <td>5.246754</td>\n",
       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
       "      <td>0.044840</td>\n",
       "      <td>28.10</td>\n",
       "      <td>26.575</td>\n",
       "      <td>25.665</td>\n",
       "      <td>timeout</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>6</th>\n",
       "      <td>603918</td>\n",
       "      <td>3.376020</td>\n",
       "      <td>5.218908</td>\n",
       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
       "      <td>20201106</td>\n",
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       "      <td>12.76</td>\n",
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       "      <td>12.255</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1567名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>7</th>\n",
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       "      <td>当前人气排名第1251名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>8</th>\n",
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       "      <td>21.75</td>\n",
       "      <td>20.405</td>\n",
       "      <td>20.375</td>\n",
       "      <td>当前人气排名第1446名 详情</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>9</th>\n",
       "      <td>300733</td>\n",
       "      <td>3.806206</td>\n",
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       "      <td>20201109-10:05</td>\n",
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       "      <td>22.61</td>\n",
       "      <td>21.155</td>\n",
       "      <td>24.415</td>\n",
       "      <td>timeout</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "     code     和昨天比例  和MA120比例          运行time      fc时间   x1<3.5%   实时价格  \\\n",
       "0  601233  4.544105  8.258015  20201109-10:05  20201106  0.016494  16.37   \n",
       "1  300588  5.224077  6.793316  20201109-10:05  20201106  0.053289  15.20   \n",
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       "\n",
       "       zk      zd 20201109_paiming  \n",
       "0  15.795  15.820  当前人气排名第1156名 详情  \n",
       "1  14.270  14.505   当前人气排名第459名 详情  \n",
       "2  11.605  11.760   当前人气排名第193名 详情  \n",
       "3   3.385   3.245  当前人气排名第1813名 详情  \n",
       "4  27.600  27.575  当前人气排名第2145名 详情  \n",
       "5  26.575  25.665          timeout  \n",
       "6  12.245  12.255  当前人气排名第1567名 详情  \n",
       "7   8.610   8.515  当前人气排名第1251名 详情  \n",
       "8  20.405  20.375  当前人气排名第1446名 详情  \n",
       "9  21.155  24.415          timeout  "
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "pd.merge(csv_data,df_paiming,how='inner',on='code')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "The following command must be run outside of the IPython shell:\n",
      "\n",
      "    $ pip list\n",
      "\n",
      "The Python package manager (pip) can only be used from outside of IPython.\n",
      "Please reissue the `pip` command in a separate terminal or command prompt.\n",
      "\n",
      "See the Python documentation for more informations on how to install packages:\n",
      "\n",
      "    https://docs.python.org/3/installing/\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "pip list\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['In',\n",
       " 'Out',\n",
       " '_',\n",
       " '__',\n",
       " '___',\n",
       " '__builtin__',\n",
       " '__builtins__',\n",
       " '__doc__',\n",
       " '__loader__',\n",
       " '__name__',\n",
       " '__package__',\n",
       " '__spec__',\n",
       " '_dh',\n",
       " '_i',\n",
       " '_i1',\n",
       " '_i2',\n",
       " '_ih',\n",
       " '_ii',\n",
       " '_iii',\n",
       " '_oh',\n",
       " 'exit',\n",
       " 'get_ipython',\n",
       " 'quit']"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dir()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "000001 东方财富人气榜  · 平安银行即时排名第 213 名\n",
      "300001 东方财富人气榜  · 特锐德即时排名第 155 名\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from datetime import datetime, date,timedelta\n",
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "def get_pop_rank(code,browser):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "\n",
    "    try:\n",
    "        mainUrl = \"http://mguba.eastmoney.com/mguba/list/{}\".format(code)\n",
    "        #https://vipmoney.eastmoney.com/collect/stockranking/pages/ranking/stock.html?code=300001&market=0\n",
    "        browser.get(mainUrl)\n",
    "        element = browser.find_element_by_id('ad_rank')\n",
    "        \n",
    "        print(code,element.text)\n",
    "        return code,element.text\n",
    "    except:\n",
    "        \n",
    "        print(code,'timeout')\n",
    "        return code,'timeout'\n",
    "a=[\"000001\",\"300001\"]\n",
    "for i in a:\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    browser.set_page_load_timeout(15)\n",
    "    code,element=get_pop_rank(i,browser)\n",
    " \n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "    \n",
    "# # get_pop_rank(\"300059\")\n",
    "# import pandas as pd\n",
    "# csv_data=pd.read_csv(\"x.txt\")\n",
    "# print(csv_data)\n",
    "# csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "# csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates()\n",
    "# list_=[]\n",
    "# date_start_1=datetime.now()\n",
    "\n",
    "# for i in csv_data.code.tolist():\n",
    "#     browser = webdriver.Chrome()\n",
    "#     browser.set_page_load_timeout(5)\n",
    "#     code,element=get_pop_rank(i,browser)\n",
    "#     list_.append([code,element])\n",
    "#     browser.quit()\n",
    "    \n",
    "# df_paiming=pd.DataFrame(list_,columns=[\"code\",\"{}_paiming\".format(\"20201109\")])\n",
    "# df_=pd.merge(csv_data,df_paiming,how='inner',on='code')    \n",
    "# df_.to_csv(\"x.txt\")\n",
    "# date_end_1=datetime.now()\n",
    "# print(\"用时\",(date_end_1-date_start_1))  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['300001'] timeout\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'list_' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-13-760f3ee39c40>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     33\u001b[0m \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mset_page_load_timeout\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m15\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     34\u001b[0m \u001b[0mcode\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mget_pop_rank\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 35\u001b[1;33m \u001b[0mlist_\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[0mcode\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     36\u001b[0m \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquit\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m: name 'list_' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from datetime import datetime, date,timedelta\n",
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "def get_pop_rank(code,browser):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "\n",
    "    try:\n",
    "        mainUrl = \"https://vipmoney.eastmoney.com/collect/stockranking/pages/ranking/stock.html?code={}&market=0\".format(code)\n",
    "        browser.get(mainUrl)\n",
    "        mainUrl = \"https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getHisList\"\n",
    "        browser.get(mainUrl)\n",
    "        element = browser.find_element_by_id('ad_rank')\n",
    "        \n",
    "        print(code,element.text)\n",
    "        return code,element.text\n",
    "    except:\n",
    "        \n",
    "        print(code,'timeout')\n",
    "        return code,'timeout'\n",
    "\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "# get_pop_rank(\"300059\")\n",
    "import pandas as pd\n",
    "i=[\"300001\"]\n",
    "browser = webdriver.Chrome()\n",
    "browser.set_page_load_timeout(15)\n",
    "code,element=get_pop_rank(i,browser)\n",
    "list_.append([code,element])\n",
    "browser.quit()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
      "Int64Index: 50 entries, 0 to 49\n",
      "Data columns (total 11 columns):\n",
      "code            50 non-null object\n",
      "和昨天比例           50 non-null float64\n",
      "和MA120比例        50 non-null float64\n",
      "运行time          50 non-null object\n",
      "fc时间            50 non-null int64\n",
      "x1<35%          50 non-null float64\n",
      "实时价格            50 non-null float64\n",
      "zk              50 non-null float64\n",
      "zd              50 non-null float64\n",
      "dxw             14 non-null object\n",
      "renqipaiming    50 non-null int64\n",
      "dtypes: float64(6), int64(2), object(3)\n",
      "memory usage: 4.7+ KB\n",
      "None\n",
      "300619 244 [nan] 702 True\n",
      "600206 705 [nan] 692 False\n",
      "603618 2987 [nan] 2608 False\n",
      "600268 1538 ['游资'] 2203 True\n",
      "300419 428 [nan] 475 True\n",
      "600868 849 [nan] 1770 True\n",
      "600995 1570 [nan] 2034 True\n",
      "002386 2231 [nan] 1151 False\n",
      "300025 2949 [nan] 1498 False\n",
      "002156 193 [nan] 351 True\n",
      "用时 0:01:51.763458\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#2020.11.25带机构整合版本\n",
    "from datetime import datetime, date,timedelta\n",
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "import numpy as np\n",
    "import re\n",
    "import pandas as pd\n",
    "def get_pop_rank(code,browser,csv_data):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "\n",
    "    try:\n",
    "\n",
    "        mainUrl = \"http://mguba.eastmoney.com/mguba/list/{}\".format(code)\n",
    "        browser.get(mainUrl)\n",
    "        element = browser.find_element_by_id('ad_rank')\n",
    "        print(code,int(\"\".join(re.findall(r\"\\d\",element.text))),csv_data.loc[csv_data.code==code].dxw.values,int(csv_data.loc[csv_data.code==code].renqipaiming.values),int(\"\".join(re.findall(r\"\\d\",element.text)))<int(csv_data.loc[csv_data.code==code].renqipaiming.values))\n",
    "        #000001 311 [nan] 102\n",
    "        return code,element.text\n",
    "    except:\n",
    "        \n",
    "        print(code,'timeout')\n",
    "        return code,np.nan\n",
    "\n",
    "csv_data=pd.read_csv(\"x.txt\")\n",
    "csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates()\n",
    "\n",
    "df_shujuxiazai=pd.read_csv(\"dxw.txt\")\n",
    "df_shujuxiazai=df_shujuxiazai.loc[:, ~df_shujuxiazai.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "df_shujuxiazai['code']=df_shujuxiazai['code'].astype(str).str.zfill(6) #int64--object\n",
    "csv_data=pd.merge(csv_data,df_shujuxiazai[[\"code\",\"dxw\"]],how=\"left\")\n",
    "\n",
    "df_rq=pd.read_csv(\"renqicsv2txt.txt\")\n",
    "df_rq['code']=df_rq['code'].astype(str).str.zfill(6) #int64--object\n",
    "csv_data=pd.merge(csv_data,df_rq[[\"code\",\"renqipaiming\"]],how='inner',on='code')  \n",
    "print(csv_data.info())\n",
    "\n",
    "list_=[]\n",
    "date_start_1=datetime.now()\n",
    "\n",
    "for i in csv_data.code.tolist()[:10]:\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    browser.set_page_load_timeout(20)\n",
    "    code,element=get_pop_rank(i,browser,csv_data)\n",
    "#     print()\n",
    "    list_.append([code,element])\n",
    "    browser.quit()\n",
    "    \n",
    "df_paiming=pd.DataFrame(list_,columns=[\"code\",\"{}_paiming\".format(\"\")])\n",
    "df_=pd.merge(csv_data,df_paiming,how='inner',on='code')    \n",
    "df_.to_csv(\"xx.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "date_end_1=datetime.now()\n",
    "print(\"用时\",(date_end_1-date_start_1))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['1', '2', '3']\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "123"
      ]
     },
     "execution_count": 25,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a=\"东方财富人气榜  · 平安银行即时排名第 123 名\"\n",
    "l=re.findall(r\"\\d\",a)\n",
    "print(l)\n",
    "int(\"\".join(re.findall(r\"\\d\",a)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
      "Int64Index: 3517 entries, 0 to 3516\n",
      "Data columns (total 9 columns):\n",
      "ts_code         3517 non-null object\n",
      "code            3517 non-null object\n",
      "name            3517 non-null object\n",
      "area            3517 non-null object\n",
      "industry        3517 non-null object\n",
      "list_date       3517 non-null int64\n",
      "liutongliang    3517 non-null float64\n",
      "dxw             328 non-null object\n",
      "renqipaiming    3517 non-null int64\n",
      "dtypes: float64(1), int64(2), object(6)\n",
      "memory usage: 274.8+ KB\n",
      "None\n",
      "000001 311 [nan] 102 True\n",
      "000002 249 [nan] 215 True\n",
      "000004 1211 [nan] 769 True\n",
      "000005 3406 [nan] 3081 True\n",
      "000006 2702 [nan] 2416 True\n",
      "000007 2450 [nan] 3818 False\n",
      "000008 2928 [nan] 2878 True\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "KeyboardInterrupt",
     "evalue": "",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mtimeout\u001b[0m                                   Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\socket.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcreate_connection\u001b[1;34m(address, timeout, source_address)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    712\u001b[0m                 \u001b[0msock\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mbind\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0msource_address\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 713\u001b[1;33m             \u001b[0msock\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mconnect\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0msa\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    714\u001b[0m             \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0msock\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mtimeout\u001b[0m: timed out",
      "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
      "\u001b[1;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m                         Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-29-079c2be39900>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     44\u001b[0m \u001b[1;31m#     print()\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     45\u001b[0m     \u001b[0mlist_\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[0mcode\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 46\u001b[1;33m     \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquit\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     47\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     48\u001b[0m \u001b[0mdf_paiming\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mpd\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mDataFrame\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mlist_\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0mcolumns\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m\"code\"\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;34m\"{}_paiming\"\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mformat\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\chrome\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mquit\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    156\u001b[0m             \u001b[1;32mpass\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    157\u001b[0m         \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 158\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstop\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    159\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    160\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mcreate_options\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\common\\service.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstop\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    149\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    150\u001b[0m         \u001b[1;32mtry\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 151\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0msend_remote_shutdown_command\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    152\u001b[0m         \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mTypeError\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    153\u001b[0m             \u001b[1;32mpass\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\common\\service.py\u001b[0m in \u001b[0;36msend_remote_shutdown_command\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    130\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    131\u001b[0m         \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mrange\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;36m30\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 132\u001b[1;33m             \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[1;32mnot\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mis_connectable\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    133\u001b[0m                 \u001b[1;32mbreak\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    134\u001b[0m             \u001b[1;32melse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\common\\service.py\u001b[0m in \u001b[0;36mis_connectable\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    113\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    114\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mis_connectable\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 115\u001b[1;33m         \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mutils\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mis_connectable\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mport\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    116\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    117\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0msend_remote_shutdown_command\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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      "\u001b[1;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m: "
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#2020.11.25带机构整合版本\n",
    "from datetime import datetime, date,timedelta\n",
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "import numpy as np\n",
    "import re\n",
    "import pandas as pd\n",
    "def get_pop_rank(code,browser,csv_data):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "\n",
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    "    browser.get(mainUrl)\n",
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    "    #000001 311 [nan] 102\n",
    "    return code,element.text\n",
    "\n",
    "\n",
    "csv_data=pd.read_csv(\"x.txt\")\n",
    "csv_data['code']=csv_data ['code'].astype(str).str.zfill(6)                            #1补缺\n",
    "csv_data=csv_data.loc[:, ~csv_data.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates()\n",
    "\n",
    "df_shujuxiazai=pd.read_csv(\"dxw.txt\")\n",
    "df_shujuxiazai=df_shujuxiazai.loc[:, ~df_shujuxiazai.columns.str.contains('^Unnamed')].drop_duplicates() #2去掉Unnamed 并且去重\n",
    "df_shujuxiazai['code']=df_shujuxiazai['code'].astype(str).str.zfill(6) #int64--object\n",
    "csv_data=pd.merge(csv_data,df_shujuxiazai[[\"code\",\"dxw\"]],how=\"left\")\n",
    "\n",
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    "df_rq['code']=df_rq['code'].astype(str).str.zfill(6) #int64--object\n",
    "csv_data=pd.merge(csv_data,df_rq[[\"code\",\"renqipaiming\"]],how='inner',on='code')  \n",
    "print(csv_data.info())\n",
    "\n",
    "list_=[]\n",
    "date_start_1=datetime.now()\n",
    "\n",
    "for i in csv_data.code.tolist():\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    browser.set_page_load_timeout(20)\n",
    "    code,element=get_pop_rank(i,browser,csv_data)\n",
    "#     print()\n",
    "    list_.append([code,element])\n",
    "    browser.quit()\n",
    "    \n",
    "df_paiming=pd.DataFrame(list_,columns=[\"code\",\"{}_paiming\".format(\"\")])\n",
    "df_=pd.merge(csv_data,df_paiming,how='inner',on='code')    \n",
    "df_.to_csv(\"xx.txt\",encoding = \"utf-8\")\n",
    "date_end_1=datetime.now()\n",
    "print(\"用时\",(date_end_1-date_start_1))"
   ]
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   ]
  },
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   },
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   "source": [
    "# coding=utf-8\n",
    "import requests\n",
    "r = requests.get(\"https://www.baidu.com/img/bd_logo1.png\")\n",
    "with open(\"baidu.png\",\"wb\") as f:\n",
    "    f.write(r.content)"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": null,
   "metadata": {
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   },
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   "source": [
    "u=\"https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getAllCurrentList\""
   ]
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   "outputs": [
    {
     "ename": "SessionNotCreatedException",
     "evalue": "Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 86\nCurrent browser version is 88.0.4324.150 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-6-9e489bbe18e4>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     15\u001b[0m     \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mcode\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mtext\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     16\u001b[0m     \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mclose\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 17\u001b[1;33m \u001b[0mget_pop_rank\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-6-9e489bbe18e4>\u001b[0m in \u001b[0;36mget_pop_rank\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m      8\u001b[0m \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0mget_pop_rank\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      9\u001b[0m \u001b[1;31m# 启动浏览器，获取网页源代码\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 10\u001b[1;33m     \u001b[0mbrowser\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mwebdriver\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mChrome\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     11\u001b[0m     \u001b[0mmainUrl\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;34m\"https://vipmoney.eastmoney.com/collect/stockranking/pages/ranking/list.html\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     12\u001b[0m     \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmainUrl\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\chrome\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, executable_path, port, options, service_args, desired_capabilities, service_log_path, chrome_options, keep_alive)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     79\u001b[0m                     \u001b[0mremote_server_addr\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice_url\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     80\u001b[0m                     keep_alive=keep_alive),\n\u001b[1;32m---> 81\u001b[1;33m                 desired_capabilities=desired_capabilities)\n\u001b[0m\u001b[0;32m     82\u001b[0m         \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mException\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     83\u001b[0m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquit\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, command_executor, desired_capabilities, browser_profile, proxy, keep_alive, file_detector, options)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    155\u001b[0m             warnings.warn(\"Please use FirefoxOptions to set browser profile\",\n\u001b[0;32m    156\u001b[0m                           DeprecationWarning, stacklevel=2)\n\u001b[1;32m--> 157\u001b[1;33m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstart_session\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mcapabilities\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mbrowser_profile\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    158\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_switch_to\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mSwitchTo\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    159\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_mobile\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mMobile\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstart_session\u001b[1;34m(self, capabilities, browser_profile)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    250\u001b[0m         parameters = {\"capabilities\": w3c_caps,\n\u001b[0;32m    251\u001b[0m                       \"desiredCapabilities\": capabilities}\n\u001b[1;32m--> 252\u001b[1;33m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mCommand\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mNEW_SESSION\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparameters\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    253\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[1;34m'sessionId'\u001b[0m \u001b[1;32mnot\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    254\u001b[0m             \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'value'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mexecute\u001b[1;34m(self, driver_command, params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    319\u001b[0m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcommand_executor\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mdriver_command\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparams\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    320\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 321\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0merror_handler\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcheck_response\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    322\u001b[0m             response['value'] = self._unwrap_value(\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 response.get('value', None))\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\errorhandler.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_response\u001b[1;34m(self, response)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    240\u001b[0m                 \u001b[0malert_text\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'alert'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'text'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    241\u001b[0m             \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0malert_text\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 242\u001b[1;33m         \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    243\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    244\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_value_or_default\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mdefault\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 86\nCurrent browser version is 88.0.4324.150 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "def get_pop_rank():\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    mainUrl = \"https://vipmoney.eastmoney.com/collect/stockranking/pages/ranking/list.html\"\n",
    "    browser.get(mainUrl)\n",
    "    #print(f\"browser text = {browser.page_source}\")\n",
    "    element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')\n",
    "    print(code,element.text)\n",
    "    browser.close()\n",
    "get_pop_rank()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "SessionNotCreatedException",
     "evalue": "Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 86\nCurrent browser version is 88.0.4324.150 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-7-c29835db2414>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m     15\u001b[0m     \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mcode\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[0melement\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mtext\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     16\u001b[0m     \u001b[0mbrowser\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mclose\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 17\u001b[1;33m \u001b[0mget_pop_rank\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"300059\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
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      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\chrome\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, executable_path, port, options, service_args, desired_capabilities, service_log_path, chrome_options, keep_alive)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     79\u001b[0m                     \u001b[0mremote_server_addr\u001b[0m\u001b[1;33m=\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mservice_url\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     80\u001b[0m                     keep_alive=keep_alive),\n\u001b[1;32m---> 81\u001b[1;33m                 desired_capabilities=desired_capabilities)\n\u001b[0m\u001b[0;32m     82\u001b[0m         \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mException\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     83\u001b[0m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquit\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, command_executor, desired_capabilities, browser_profile, proxy, keep_alive, file_detector, options)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    155\u001b[0m             warnings.warn(\"Please use FirefoxOptions to set browser profile\",\n\u001b[0;32m    156\u001b[0m                           DeprecationWarning, stacklevel=2)\n\u001b[1;32m--> 157\u001b[1;33m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstart_session\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mcapabilities\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mbrowser_profile\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    158\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_switch_to\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mSwitchTo\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    159\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m_mobile\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mMobile\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstart_session\u001b[1;34m(self, capabilities, browser_profile)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    250\u001b[0m         parameters = {\"capabilities\": w3c_caps,\n\u001b[0;32m    251\u001b[0m                       \"desiredCapabilities\": capabilities}\n\u001b[1;32m--> 252\u001b[1;33m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mCommand\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mNEW_SESSION\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparameters\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    253\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[1;34m'sessionId'\u001b[0m \u001b[1;32mnot\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    254\u001b[0m             \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'value'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\webdriver.py\u001b[0m in \u001b[0;36mexecute\u001b[1;34m(self, driver_command, params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    319\u001b[0m         \u001b[0mresponse\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcommand_executor\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mexecute\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mdriver_command\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mparams\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    320\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 321\u001b[1;33m             \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0merror_handler\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mcheck_response\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mresponse\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    322\u001b[0m             response['value'] = self._unwrap_value(\n\u001b[0;32m    323\u001b[0m                 response.get('value', None))\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda5.0\\lib\\site-packages\\selenium\\webdriver\\remote\\errorhandler.py\u001b[0m in \u001b[0;36mcheck_response\u001b[1;34m(self, response)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    240\u001b[0m                 \u001b[0malert_text\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mvalue\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m'alert'\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mget\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m'text'\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    241\u001b[0m             \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0malert_text\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 242\u001b[1;33m         \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mexception_class\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mmessage\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mscreen\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mstacktrace\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    243\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    244\u001b[0m     \u001b[1;32mdef\u001b[0m \u001b[0m_value_or_default\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mobj\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkey\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mdefault\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mSessionNotCreatedException\u001b[0m: Message: session not created: This version of ChromeDriver only supports Chrome version 86\nCurrent browser version is 88.0.4324.150 with binary path C:\\Users\\ltsjim\\AppData\\Local\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
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    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
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    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
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    "    #print(f\"browser text = {browser.page_source}\")\n",
    "    element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')\n",
    "    print(code,element.text)\n",
    "    browser.close()\n",
    "get_pop_rank(\"300059\")"
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   "execution_count": 1,
   "metadata": {
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   },
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    "from selenium import webdriver\n",
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    "# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('https://vipmoney.eastmoney.com/collect/stockranking/pages/ranking/list.html')\n",
    "wd.get('https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getAllCurrentList')"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "# 创建 WebDriver 对象，指明使用chrome浏览器驱动\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "# 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址\n",
    "wd.get('https://www.baidu.com')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "300059 当前人气排名第10名 详情\n",
      "603316 当前人气排名第3611名 详情\n",
      "000001 当前人气排名第575名 详情\n",
      "002639 当前人气排名第3名 详情\n",
      "000001 当前人气排名第575名 详情\n",
      "000002 当前人气排名第216名 详情\n",
      "000003 当前人气排名第4290名 详情\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "from selenium.webdriver.common.by import By\n",
    "from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait\n",
    "from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC\n",
    "from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains\n",
    "from selenium.webdriver.common.keys import Keys\n",
    "\n",
    "def get_pop_rank(code):\n",
    "# 启动浏览器，获取网页源代码\n",
    "    browser = webdriver.Chrome()\n",
    "    mainUrl = \"http://guba.eastmoney.com/list,{}.html\".format(code)\n",
    "    browser.get(mainUrl)\n",
    "    #print(f\"browser text = {browser.page_source}\")\n",
    "    element = browser.find_element_by_id('popularity_rank')\n",
    "    print(code,element.text)\n",
    "    browser.close()\n",
    "\n",
    "list_stock=[\"300059\",\"603316\",\"000001\",\"002639\",\"000001\",\"000002\",\"000003\"]\n",
    "for i in list_stock:\n",
    "    get_pop_rank(i)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "土豆\n",
      "洋葱\n",
      "白菜\n",
      "狮子\n",
      "老虎\n",
      "山羊\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层21\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层11\n",
      "内层12\n",
      "内层21\n",
      "内层21\n",
      "版权 发布日期：2018-03-03\n",
      "备案号 苏ICP备88885574号\n",
      "版权 发布日期：2018-03-03\n",
      "备案号 苏ICP备88885574号\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from selenium import webdriver\n",
    "\n",
    "wd = webdriver.Chrome(r'd:\\webdrivers\\chromedriver.exe')\n",
    "\n",
    "wd.get('http://cdn1.python3.vip/files/selenium/sample1.html')\n",
    "\n",
    "# 根据 tag name 选择元素，返回的是 一个列表\n",
    "# 里面 都是 tag 名为 div 的元素对应的 WebElement对象\n",
    "elements = wd.find_elements_by_tag_name('div')\n",
    "\n",
    "# 取出列表中的每个 WebElement对象，打印出其text属性的值\n",
    "# text属性就是该 WebElement对象对应的元素在网页中的文本内容\n",
    "for element in elements:\n",
    "    print(element.text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "16.27\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "FormulaException",
     "evalue": "only size-1 arrays can be converted to Python scalars",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mStopIteration\u001b[0m                             Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\talib\\__init__.py\u001b[0m in \u001b[0;36mwrapper\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     19\u001b[0m                 index = next(arg.index\n\u001b[1;32m---> 20\u001b[1;33m                              \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mchain\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mvalues\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     21\u001b[0m                              if isinstance(arg, _pd_Series))\n",
      "\u001b[1;31mStopIteration\u001b[0m: ",
      "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\funcat-0.3.2-py3.6.egg\\funcat\\func.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, series, arg)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     30\u001b[0m                 \u001b[0mseries\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[0mseries\u001b[0m \u001b[1;33m==\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0minf\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mnan\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 31\u001b[1;33m                 \u001b[0mseries\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfunc\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mseries\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     32\u001b[0m             \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mException\u001b[0m \u001b[1;32mas\u001b[0m \u001b[0me\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\talib\\__init__.py\u001b[0m in \u001b[0;36mwrapper\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     23\u001b[0m                 \u001b[1;31m# No pandas.Series passed in; short-circuit\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 24\u001b[1;33m                 \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mfunc\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m*\u001b[0m\u001b[0margs\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[1;33m**\u001b[0m\u001b[0mkwargs\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     25\u001b[0m \u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m_func.pxi\u001b[0m in \u001b[0;36mtalib._ta_lib.MA\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m: only size-1 arrays can be converted to Python scalars",
      "\nDuring handling of the above exception, another exception occurred:\n",
      "\u001b[1;31mFormulaException\u001b[0m                          Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-1-94bf77392873>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m \u001b[0mT\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;34m\"20211104\"\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      4\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mC\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 5\u001b[1;33m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mMA\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mCLOSE\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m\u001b[1;36m50\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\site-packages\\funcat-0.3.2-py3.6.egg\\funcat\\func.py\u001b[0m in \u001b[0;36m__init__\u001b[1;34m(self, series, arg)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     31\u001b[0m                 \u001b[0mseries\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mfunc\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mseries\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     32\u001b[0m             \u001b[1;32mexcept\u001b[0m \u001b[0mException\u001b[0m \u001b[1;32mas\u001b[0m \u001b[0me\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 33\u001b[1;33m                 \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mFormulaException\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0me\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     34\u001b[0m         \u001b[0msuper\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mOneArgumentSeries\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0m__init__\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mseries\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     35\u001b[0m         \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mextra_create_kwargs\u001b[0m\u001b[1;33m[\u001b[0m\u001b[1;34m\"arg\"\u001b[0m\u001b[1;33m]\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mFormulaException\u001b[0m: only size-1 arrays can be converted to Python scalars"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from funcat import *\n",
    "S(\"001208\")\n",
    "T(\"20211104\")\n",
    "print(C)\n",
    "print(MA(CLOSE,50))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
